只有单个目标扬声器的语音供参考的单发语音转换（VC）已成为一个热门研究主题。现有作品通常会散布音色，而有关音高，节奏和内容的信息仍然混合在一起。为了进一步删除这些语音组件，有效地执行一声VC，我们采用随机重新采样用于音高和内容编码器，并使用互信息的各种对比对数比率上限和基于梯度反向层的对抗性相互信息学习来确保不同部分在训练过程中仅包含所需的分离表示的潜在空间。 VCTK数据集的实验显示该模型就自然性和智能性方面实现了一声VC的最新性能。此外，我们可以通过语音表示分离分别传递音色，音调和节奏的单发VC的特征。我们的代码，预训练的模型和演示可在https://im1eon.github.io/is2022-Srdvc/上获得。
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