作者：Kun Zhou, Haizhou Li
会议：2021 interspeech
单位：新加坡国立
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abstract
emotional VC：只变情感，不变说话人音色和内容
和情感TTS很像，都是生成high-qualiyu emotional speech。
stage 1:使用说话人的数据进行风格初始化，解耦speaking style和linguistic content；
stage 2:使用少量情感数据对模型进行ft，让模型解耦emotional style和linguistic content；
introduction
主要贡献：
- 提出seq2seq的EVC 系统，利用TTS拜托了对平行数据的依赖；
- 可以基于少量情感数据实现；
- 和帧级别VC不同的是，对情感风格进行acoustic和linguistic embedding的对齐，
- 情感数据对WaveRNN vocoder进行ft，进一步提升合成语音表现力
method
基于中科大ASR-TTS-VC的模型框架
- 首先用多人普通TTS数据训练，style encoder含有丰富的说话人+风格的信息，推测其可以学到情感的信息通过少量的情感数据；
- 少量情感数据进行ft，模型参数共享；其中emotional encoder和emotion classifier来自stage 1；
假设的实验论证
