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HQ-SVC: Towards High-Quality Zero-Shot Singing Voice Conversion in Low-Resource Scenarios

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저자

Bingsong Bai, Yizhong Geng, Fengping Wang, Cong Wang, Puyuan Guo, Yingming Gao, Ya Li

개요

HQ-SVC는 사전 훈련 없이 소스 가수의 음색을 보이지 않는 타겟 화자의 목소리로 변환하는 효율적인 고품질 제로샷 음성 변환 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 내용과 화자 특징을 결합하여 추출하고, 피치 및 볼륨 모델링, 차분 신호 처리 및 확산 기술을 통해 음질을 향상시킵니다. HQ-SVC는 기존 제로샷 SVC 방법보다 우수한 변환 품질과 효율성을 제공하며, 음성 초해상도 작업도 지원합니다.

시사점, 한계점

시사점:
제로샷 음성 변환의 품질과 효율성을 향상시킴.
별도의 모델링 접근 방식에서 손실되는 중요한 음향 정보를 보존함.
음성 초해상도 작업을 네이티브하게 지원함.
기존 방법 대비 더 나은 음성 자연성을 달성함.
한계점:
논문에 구체적인 한계점이 명시되어 있지 않음. (논문 요약에 한계점에 대한 언급이 없음)
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