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ICASSP2021_paper_list-VC 在语音转换（VC）方面被ICASSP 2021接受的论文 风投 （， ） 非自回归序列到序列语音转换。 通过从文本到语音模型的知识转移进行非并行的多对多语音转换。 使用本地语言标记的非并行多对多语音转换。 基于PPG的歌声转换与对抗性表示学习。 （纸，演示） 零镜头和低资源VC Again-vc：使用激活指导和自适应实例规范化的一次语音转换。 （纸，代号） 使用自监督离散语音表示的任意一对一序列语音转换。 （纸张， Espnet参数） Fragmentvc：通过端到端提取和融合细粒度语音片段并引起注意的任意语音转换。 国立台湾大学（论文，代码） 端到端的歌词识别，语音转换为歌唱风格。 （纸，演示） 基于说话者感知模块的一键式语音转换 通过新的情感语音数据集进行可见和不可见的情感风格转换以进行语音转换。 （纸，代号

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CycleGAN-VC2-PyTorch | 这段代码是用于纸张的PyTorch实现： ，是有关语音转换/语音克隆的工作。 数据集 风投 中国男性演讲者（AISHELL 和） 用法 训练 例子 演示版 参考 更新 2020.11.17 ：修复的问题：重新实施第二步的逆向损失。 2020.08.27 ：通过添加第二步的逆向性损失 循环GAN-VC2 为了推进非并行VC的研究，我们提出了CycleGAN-VC2，它是CycleGAN-VC的改进版本，结合了三种新技术：改进的目标（两步对抗损失），改进的生成器（2-1-2D CNN） ）和改进的鉴别器（GAN修补程序）。 该存储库包含： 实施本文的。 ，可用于创建缓存。 来训练模型。 -训练后转换的结果。 目录 要求 pip install -r requirements.txt 用法 预处理 python pre

将语音转换成语谱图，直接输入语音路径即可实现

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