爱奇艺语音转换技术的探索与实践

文章作者：Daniel Chen  爱奇艺

编辑整理：刘一全

内容来源：爱奇艺技术沙龙

出品社区：DataFun

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导读：随着语音技术，深度学习技术以及相关硬件的发展，语音技术应用已经逐渐走进大家的日常生活中。语音识别，语音唤醒是大家比较熟悉的两个应用场景，一个比较新的应用场景——语音转换 ( voice conversion ) 也逐渐吸引了研究者的注意力。柯南的变声蝴蝶结要成为现实了！ 

Voice Conversion ( VC ) 是将一个人的声音转换为另一个音色，而声音内容没有改变。能够应用到爱奇艺的多个业务场景中，给用户带来更有乐趣的体验。Voice Conversion 主要分为基于 parallel 语料和 non-parallel 语料等两类。早期的 VC 方法多为基于 parallel 语料找出 Source 和 Target 的一些映射关系，但是 parallel 语料难以获取限制了这类方法的使用。现有的基于 ASR 的 VC 方法，多基于 PPG 或者 Bottleneck 特征，该类方法多适用于将语音转换为特定音色，无法满足到任意音色的转换。近年来，出现了一些基于 GAN 网络的 VC 方法，试图解决 Many-to-Many 的问题。在本次分享中，主要介绍 VC 的发展历史，常见方法，并结合我们的实际业务需求，介绍爱奇艺在 Voice Conversion 方向的一些探索与实践。

关于 VC 的介绍会围绕下面三点展开：

① 语音转换 ( voice conversion ) 的简介，包括定义及应用场景

② VC 在平行语料及非平行语料两方面的进展

③ VC 未来的发展方向

▌VC ( 语音转换 ) 基础

通俗的讲，VC 就是将语音中的文本保留，转换说话人的音色，说话方式等其他信息的技术。

医学是 VC 的一个主要的应用场景，帮助某些发音器官有缺陷的病人发音。在爱奇艺的一个主要应用场景是给电影电视剧做配音，另一个想法是做一些 toC 的娱乐功能。

VC 技术潜在的危害是可能会被不法分子用来做一些欺诈行为，有一些识别这种欺诈行为的比赛。

▌VC ( 语音转换 ) 进展

1. 应用方式

在模型层面可以分三类：

• One to One：只能把某一个人的声音转换成某另一个人的声音

• Many to One：只能把任意人的声音转换成特定某一个人的声音

• Many to many：可以把任意人的声音转换成任意人的声音

语料层面可以分两类：

• 平行语料：两个说话人的录音的文本内容是一致的

• 非平行语料：两个说话人录音的文本不相同

平行语料相对非平行语料研究的比较早，这种方式实现难度比较低，但是应用限制比较大。

2. 平行语料

首先介绍基于平行语料的 VC：

最简单的方法是按帧转换，这种方法的难点在 A 和 B 两个人说同一句的话的时间不一致。整体的流程中，首先提取源语音和目标语音的特征。接下来做时间对齐，最经典的对齐算法是 DTW ( Dynamic Time Warping )。最后使用 GMM 训练转换模型。这一套流程在开源软件 sprocket 中有实现。

按帧转换这种方法的效果一般，因为有很多信息没有考虑进来。一种更好的方法是考虑到帧与帧之间关系的序列转换方法，比如 x1 和 x2，x3 都有关系。这种思想在语音识别 ( ASR ) 和语音合成 ( TTS ) 中都有应用。

序列转换中最经典的算法是极大似然参数生成算法 ( MLPG )，由于结合了静态特征和动态特征，转换的效果会更好。MLPG 算法同样在 sprocket 中有实现。

最后要介绍的基于平行语料的方法是 seq2seq。因为运用了神经网络的 attention 机制，源语音和目标语音时间长度不一致的问题可以被解决。

图中展示的框架是讯飞一篇论文介绍的方法。输入是 mel 频谱和 bottleneck 特征，Encoder 编码之后送给一个音素判别器。Attention 机制保证源序列和目标序列对齐的准确性。

非平行语料方法中比较经典的是 PPG ( 后验概率图 )。图的上面是语音的内容，下面是时间轴，纵轴是 senone，是考虑更复杂的上下文关系的多元音素，中间线的深浅表示概率大小。

训练过程的第一阶段是训练一个说话人无关的 ASR 模型。第二阶段的转换网络是一个比较深的 LSTM，输入是 ASR 识别网络产出的 PPG，目标是 mel 参数。最后交给声码器做合成，原始文章中使用的声码器是 STRAIGHT。

PPG 方法中，ASR 去掉了原始说话人的信息，在转换网络中重新加入目标人信息。

VAE ( Variational Autoencoder ) 的思路也适合来做 VC。通过 Encoder 网络把语音压缩成隐变量，如果 Encoder 足够好，隐变量不含有目标说话人的信息，最后在 Decoder 部分加入目标说话人信息，可以使得产生的语音符合目标说话人的特征，也不丢失源说话人的韵律，说话方式等信息。

这是一个典型的 VAE 系统，上面是一个条件 VAE，把源语音的特征编码成隐变量，加入说话人特征，最后交给 Decoder 解码。特殊之处在把重建以后的语音再送给 VAE 形成循环，使得 Encoder 部分丢失的信息更少。

Blow 是一个比较新的工作，和 normalization flow 有一些共通之处。这个网络的特点是，输入 x 和隐变量 z 是通过一系列可逆变换 f₁ <-> f_k 得到的。

这个特性可以让我们做这样一件事情，x 是源说话人的语音，经过一系列可逆变换 f 得到了隐变量 z，之后逆向传播回来。此时把 y 换成目标人的信息y'，还原回来的 x' 就是目标说话人的语音了。

GAN 可以应用于平行或者非平行语料。最经典的两种结构是 CycleGAN 和 StarGAN，其中 StarGAN 是引入了更多的条件，可以做 many to many。这里只介绍一下 CycleGAN。

GAN 最基本的结构是一个生成器一个判别器。这里的 cycle 是指生成器有两个，第一个 G 生成器用 x 生成 y，第二个 F 生成器把 y 还原回 x，目的是保证 y 中有足够多的信息使得 y 可以还原回 x。这样形成了一个循环，所以叫 cycleGAN。

▌VC ( 语音转换 )方向

在爱奇艺的实际应用中，为了降低对使用者的限制，我们使用 many to one 或者 many to many 的方案。韵律信息在日常说话场景下表现的不明显，但是在朗诵和清唱的场景下，VC 的效果做起来难度大很多。另外还尝试过加入 Prosody Encoder，pitch contour 和数据增强来降低噪声的干扰。

▌QA 环节

Q：有没有好的方法来区分声音是否是 VC 生成的？

A：可以关注下这个比赛：

https://www.asvspoof.org/

Q：用 VC 来扩充 ASR 的训练数据？

A：可能会有一些效果，不建议用太多。VC转换出来的都比较同质，数量太多意义不是很大。

Q：跨语种的 VC 能否保留说话人的节奏？

A：VC 对语种的限制不大，并不会改变原始语料中的韵律信息。一个应用场景是给影片中的大牌明星做配音，解决方案是找专业的播音员录音，再转换成明星的声音。

Q：请问 TTS ( 谷歌的 AI 打电话 ) 的现状和未来发展方向？

A：TTS 目前的韵律做的还比较简单，谷歌的 AI 打电话成功率也不是很高，因为还涉及 NLP、NLU 等很复杂的东西。如果对韵律和情感 ( 表达出说话人的喜怒哀乐 ) 要求不高，和真人还是很接近的。

分享嘉宾

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Daniel Chen 

爱奇艺 | 资深研发工程师

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延伸阅读：

MSRA：低资源场景下的 TTS 文本到语音的合成

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