作者：Xiangheng He1, Junjie Chen
单位：帝国理工 & 东京大学
会议：2021 interspeech
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abstract
情感VC之前做的不好的原因是特征解耦没有做好，把文本的信息过多删除了，导致生成语音质量低&有内容损失。
本文基于StarGAN做出改进，并提出两阶段的训练。
introduction
AutoVC & VAE的经验是：通过给decoder说话人向量，可以帮助encoder编码说话人无关的信息。并且通过联合GAN 和speaker classifier，对VC模型的结果进行增强。
method
TrainingStage1: autoencoder training
- 预训练的emotion encoder提供连续的emotion embedding;
- 帮助emotion-independent encoder解耦出情感无关的信息；
- trconstruct loss + gan loss用于重建优化
Training Stage2:StarGAN training
