**划重点:**
1. 🚀 StreamVoice是一种新颖的流媒体语言模型（LM）-based零射击语音转换(VC)方法，实现实时转换，并具有较高的转换速度。
2. 🌐 该模型通过采用完全因果关联的上下文感知LM和临时独立的声学预测器，实现了流媒体能力。
3. ⚙️ 为了解决不完整上下文可能导致的性能降级问题，StreamVoice采用了教师引导的上下文预测和语义屏蔽策略。
站长之家（ChinaZ.com）1月29日 消息:最近，一支来自中国西北工业大学和字节跳动的研究团队推出了一项名为StreamVoice的创新技术，该技术基于语言模型，专为流媒体场景设计，实现零射击语音转换（VC）。
传统的VC模型通常使用从源语义到声学特征的离线转换，需要完整的源语音，限制了它们在实时场景中的应用。而StreamVoice通过采用全因果上下文感知的LM和临时独立的声学预测器，实现了流媒体能力。该模型在每个自回归时间步骤交替处理语义和声学特征，消除了对完整源语音的需求。
为了解决由于不完整上下文导致的流媒体处理中的性能降级问题，StreamVoice采用了两种策略:
1. 教师引导的上下文预测:在训练期间，教师模型总结当前和未来语义上下文，引导模型对缺失上下文进行预测。
2. 语义屏蔽策略:** 通过从前面损坏的语义和声学输入中促进声学预测，增强上下文学习能力。
值得注意的是，StreamVoice是首个LM-based的流媒体零射击VC模型，没有任何未来先行查看。实验结果展示了StreamVoice在保持与非流媒体VC系统相当的零射击性能的同时，具有流媒体转换能力。
研究团队的未来工作计划包括使用更多训练数据以提高StreamVoice的建模能力，并计划优化流媒体管道，引入高保真度编解码器和低比特率以及统一的流媒体模型。整个StreamVoice管道在单个A100GPU上的转换过程仅需要124毫秒延迟，即使没有工程优化，也比实时速度快2.4倍。
对于该项研究的所有功劳归功于西北工业大学和字节跳动的研究人员。该团队的未来工作计划还包括进一步改进StreamVoice的建模能力，以及优化流媒体管道。如果读者对这项工作感兴趣，可以查看原始论文获取更多详细信息。
论文:https://arxiv.org/abs/2401.11053