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申请/专利权人：辽宁大学
摘要：本发明涉及一种基于StarGAN损失函数的语音音色转换方法，包括如下步骤：步骤1，提取语音数据集特征，用于构建特征集合；步骤2，设计StarGAN损失函数：通过对抗损失函数和源分类器损失函数的优化，实现样本的音色转换；步骤3，训练SrarGAN语音音色转换模型；步骤4，当模型训练完成后，利用其进行预测，以进行语音音色风格的转换。该方法通过设计StarGAN损失函数生成不同情感语音不同方法，在进行音色转换时，我们不仅要确保语音的清晰度，还要尽量保持其自然度，使得转换后的语音听起来更加流畅自然。
主权项：1.一种基于StarGAN损失函数的语音音色转换方法，其特征在于：步骤1，提取语音数据集特征，用于构建特征集合；步骤2，设计StarGAN损失函数：通过对抗损失函数和源分类器损失函数的优化，实现样本的音色转换；步骤3，训练SrarGAN语音音色转换模型；步骤4，当模型训练完成后，利用其进行预测，以进行语音音色风格的转换。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 辽宁大学 一种基于StarGAN损失函数的语音音色转换方法
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