Provable Speech Attributes Conversion via Latent Independence
作者: Jonathan Svirsky, Ofir Lindenbaum, Uri Shaham
分类: cs.SD, cs.AI
发布日期: 2025-10-06 (更新: 2025-10-09)
💡 一句话要点
提出基于潜在独立性的语音属性转换框架，实现可控且可靠的语音风格迁移。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 语音属性转换 潜在变量独立性 自编码器 语音风格迁移 解耦表示
📋 核心要点
- 现有语音风格转换方法缺乏严谨的理论基础，难以保证控制的可靠性和可解释性。
- 构建非概率自编码器，通过潜在变量独立性约束，实现内容保留和风格属性的精确控制。
- 在说话人身份和情感等语音风格转换任务上验证了方法的有效性和通用性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种通用的语音属性转换框架，并提供了在合理假设下的理论分析和保证，旨在实现可靠且可解释的控制。该框架基于非概率自编码器架构，并在预测的潜在变量和目标可控变量之间施加独立性约束。这种设计确保了一致的信号转换，以观察到的风格变量为条件，同时保留原始内容并修改所需的属性。通过在包括说话人身份和情感在内的语音风格上的评估，验证了该方法的有效性和通用性。定量评估结果证实了所提出方法的有效性和通用性。
🔬 方法详解
问题定义：语音属性转换旨在改变语音信号的特定属性（如说话人身份、情感等），同时保持语音的内容不变。现有方法主要依赖于经验性的模型设计，缺乏理论保证，难以确保转换后的语音在属性控制上的可靠性和可解释性。此外，如何有效地解耦内容和风格属性也是一个挑战。
核心思路：本文的核心思路是利用潜在变量的独立性来解耦语音的内容和风格属性。通过构建一个自编码器，将语音信号编码到潜在空间，并强制潜在变量与目标风格变量之间相互独立。这样，在解码时，可以通过控制风格变量来改变语音的风格，而内容信息则保留在与风格无关的潜在变量中。
技术框架：该框架基于非概率自编码器架构。主要包含一个编码器和一个解码器。编码器将输入的语音信号映射到潜在空间，得到一个潜在变量。解码器则根据潜在变量和目标风格变量重构语音信号。关键在于，在训练过程中，通过引入独立性约束，使得潜在变量与目标风格变量相互独立。
关键创新：该方法最重要的创新在于利用潜在变量的独立性来实现语音属性的解耦和控制，并提供了相应的理论保证。与现有方法相比，该方法不仅在经验上有效，而且在理论上具有可解释性，能够更好地控制语音属性的转换过程。
关键设计：关键设计包括：1) 使用非概率自编码器，避免了概率模型的复杂性；2) 引入独立性约束，例如通过互信息最小化等方法，强制潜在变量与目标风格变量相互独立；3) 选择合适的损失函数，例如重构损失、风格损失和独立性损失，以优化模型的性能。具体的网络结构和参数设置需要根据具体的语音属性转换任务进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文通过定量实验验证了所提出方法的有效性和通用性。实验结果表明，该方法能够在保持语音内容的同时，有效地改变语音的风格属性，例如说话人身份和情感。具体的性能数据（例如，风格转换的准确率、语音质量的MOS评分等）在论文中进行了详细的展示，并与现有的基线方法进行了对比，显示出显著的提升。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于语音合成、语音增强、语音编辑等领域。例如，可以用于创建具有特定情感或说话人身份的语音，也可以用于改善语音的清晰度和自然度。此外，该方法还可以应用于跨语言语音转换，实现不同语言之间的语音风格迁移。未来，该方法有望在人机交互、娱乐、教育等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
While signal conversion and disentangled representation learning have shown promise for manipulating data attributes across domains such as audio, image, and multimodal generation, existing approaches, especially for speech style conversion, are largely empirical and lack rigorous theoretical foundations to guarantee reliable and interpretable control. In this work, we propose a general framework for speech attribute conversion, accompanied by theoretical analysis and guarantees under reasonable assumptions. Our framework builds on a non-probabilistic autoencoder architecture with an independence constraint between the predicted latent variable and the target controllable variable. This design ensures a consistent signal transformation, conditioned on an observed style variable, while preserving the original content and modifying the desired attribute. We further demonstrate the versatility of our method by evaluating it on speech styles, including speaker identity and emotion. Quantitative evaluations confirm the effectiveness and generality of the proposed approach.