本文提出了一个新的语音转换（VC）任务，从人类语音到类似狗的语音，同时保留语言信息，作为人类到非人类生物语音转换（H2NH-VC）任务的一个例子。尽管大多数VC研究都涉及人类VC，但H2NH-VC旨在将人类的言论转变为非人类生物式的言语。非平行VC允许我们开发H2NH-VC，因为我们无法收集非人类生物说人类语言的并行数据集。在这项研究中，我们建议将狗用作非人类生物目标域的一个例子，并定义“像狗一样说话”任务。为了阐明“像狗一样说话”任务的可能性和特征，我们使用现有的代表性非平行VC方法进行了比较实验，以声学特征（Mel-Cepstral系数和MEL-SPECTROGINS），网络体系结构（五个不同的kernel- kernel--尺寸设置）和训练标准（基于差异自动编码器（VAE）基于对抗性网络）。最后，使用平均意见分数评估了转换后的声音：狗的声音，声音质量和可理解性以及字符错误率（CER）。该实验表明，梅尔光谱图的使用改善了转换后的语音的类似狗，而保留语言信息则具有挑战性。强调了H2NH-VC当前VC方法的挑战和局限性。
translated by 谷歌翻译