Voice Morphing com base em Aprendizado Wavelet

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Lima, Rodrigo da Silva Barboza
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Processamento de sinais; Wavelets; Redes neurais artificiais; Voice morphing; Signal processing; Artificial neural networks
• Link de acesso: https://hdl.handle.net/11449/251226

Algoritmos para conversão de voz, tradicionalmente conhecidos como voice morphing algorithms, têm tido aplicações diversas, tais como a substituição de falas de locutores falescidos ou com o sistema fonatório incapacitado, a possibilidade que determinada música originalmente cantada por um locutor surja com a voz de outro, e assim por diante. Recentemente, tais técnicas têm se tornado mais populares em função dos algoritmos de deep fake, entretanto, a maior desvantagem deles é a dificuldade em criar modelos interpretáveis, assim como ocorre com quaisquer estratégias baseadas em deep learning. Desse modo, neste trabalho, a intenção é a de explorar uma outra possibilidade: a conversão de voz baseada na Transformada Wavelet de Tempo Discreto (DTWT), trabalhando em associação com redes neurais artificiais rasas, que possuem maior possibilidade de gerar modelos interpretáveis. Particularmente, relacionam-se quais os melhores filtros wavelet para conversão de determinados padrões de voz. Testes são realizados com vozes da base de dados TIMIT do Linguistic Data Consortium (LDC) que permitem constatar a viabilidade da estratégia proposta considerando testes de preferência acústica e métricas de distância.