非平行语音转换CycleGAN
之前学习了传统统计学习里的经典的语音转换模型GMM。随着深度学习的发展，出现了更好的语音转换方法，今天学习较为经典的CycleGan。
平行语音转换一般流程
典型代表就是基于GMM的语音转换。平行数据就是说源语音和目标语音一一对应，这里对应就是指每句话的内容必须一样。非平行数据就是说话内容无需完全一样。
所以，平行语音转换中最关键的就是特征配准（特征对齐），对齐效果好坏直接影响最终的转换效果。平行语音一般用DTW算法基于最小距离原则进行对齐。
特征映射模型总结
根据输入数据的类型，可将特征映射模型分为基于平行和非平行数据的模型。
基于平行数据
最早期使用基于规则的方法，后来引入概率统计模型，典型的如GMM，到现在深度学习的方法，主要基于神经网络。
- DNN：帧到帧
- RNN：帧到帧
- seq-seq
基于非平行数据
- 通过切分、聚类，来设法构造并行数据
- 使用ASR系统，辅助VC。 提取与说话人无关的信息，构造这些信息与目标说话人之间的关联，在文本层级上进行对齐。
- 使用变分自编码VAE与竞争网络 Encoder可以看作特征降维。 对齐：让源特征和目标特征经过Encoder后，在浅变量概率分布层级上进行对齐。
训练方法：
可以看到，这些非平行数据的VC算法中，还是离不开“对齐”操作。要么在音频特征切分后，在特征维度上进行对齐；要么利用ASR系统，在文本层级对齐；要么利用深度神经网络进行编码，在编码的潜变量或分布上进行对齐。
基于CycleGan的VC，真正意义上摆脱了“对齐”操作。
CycleGan最早用于图片风格转换。如下图CycleGAN 斑马与马转换。
2019年，有人将CycleGan用到语音转换，并作了一系列的工作。下面这篇是最经典的，第二代CycleGan-VC2，目前被引了两百多次了。
CycleGan-VC
Gan网络的原理，可以看这篇文章：GAN
下图是CycleGan结构图：
既可以A 到B，也可以B到A。
和上面图表达的类似，可以对比着看。
目标函数：
损失函数
1.对抗损失 Adversial loss
用来衡量如何区分由x生成的y和真实y
注意这个对抗损失是最大最小化，即训练G时，希望能骗过D，希望损失最小化；训练D时，希望D很厉害能识别生成的假数据，最大化损失。
2.循环不变性损失Cycle-consistency loss
用来保证GX-Y和GY-X得到(X，Y)对的文本内容相同。
即循环一圈后生成的和原来的越相似越好。
CycleGan-VC2的改进，多了如下。
3.映射一致性损失Identity-mapping loss
Gx-y的网络应该输入x，希望生成y，现在直接就输入y，希望它能不变的输出y，为了保证模型只转换风格，不转换内容。
上面几个组成总目标函数：
4.对抗损失2 Adversial loss2
从下图可以看到，给生成的x又加了个判别器Dx。按理说刚才说的损失循环不变性损失Cycle-consistency loss，也就是下图的(a)已经能保证说话内容不变了，为什么还有这个损失函数？
因为Cycle-consistency loss中的L1范式的度量仍然会导致过平滑，为了减轻这种负面影响才提出这个损失函数。
实际使用中不需要重新建一个Dx，用已有的Dx就行。
总结上面4个损失函数：
1是为了输出的语音是一句目标语音的人的声音，而不是其他声音，至于说的内容它无法约束。
2和3损失就是为了保证说的内容和原说话人一致，如源说话人说你好，转换后也得内容是你好。
4是为了缓解过平滑，让循环一圈以后的声音仍和原声更接近。
为了损失函数更直观，把上面的这几个损失函数进行了规整，统一成min的，loss最小。
1.对抗损失 Adversial loss
2.循环不变性损失Cycle-consistency loss
3.映射一致性损失Identity-mapping loss
4.对抗损失2 Adversial loss2
网路结构
生成器G： 输入source的MCEP特征，输出改变音色的MCEP特征。
生成器使用1DCNN，以捕获总体特征之间的关系，同时保留时间结构。同时使用了下采样层，残差层和上采样层，以及Instance Normalization。
这里用到了门控CNN，模拟lstm的是否遗忘门，或者说判断权重的思想。再做一个和CNN卷积一样参数的filter， 取值0-1，判断这个序列的特征哪些应该被关注，哪些应该被忽略。在门控CNN中，门控线性单元(GLUs)被用作一个激活函数，GLU是一个数据驱动的激活函数，并且门控机制允许根据先前的层状态选择性地传播信息。
鉴别器D： 输入音频的MCEP等特征，进行二分类，输出是否经过转换
使用2D CNN鉴别器来基于2D频谱纹理鉴别数据。使用具有完全连接层作为最后一层的FullGAN，以根据整体输入结构来区分数据。
注意里面结构PatchGAN：
一般D输出就是一维的，PatchGAN就是输出多维，就还是1-x，取平均。
代码实现
在GitHub上就有官方代码：CycleGAN-VC2
里面data文件夹有两个人的语音，可以分别新建train和test文件夹，把数据分来。
一般工程代码主要包含下面部分：
相关参数
hparams.py：超参数
classhparams():def__init__(self):# 数据缓存
self.train_dir_A ="data/S0913/train"
self.train_dir_B ="data/gaoxiaosong/train"
self.catch_A ="catch/train_A"
self.catch_B ="catch/train_B"
self.n_frames =128# 特征提取相关
self.fs =16000# 采样率
self.frame_period =5.0# 帧移
self.coded_dim =36# mcep 特征维度 # 训练相关参数
self.g_lr =2e-4
self.d_lr =1e-4
self.train_steps =2e4# learing rate 衰减
self.start_decay =1e4
self.decay_G = self.g_lr/2e5
self.decay_D = self.d_lr/2e5# 丢失 identity_loss
self.step_drop_identity =1e4# lamda
self.identity_loss_lambda =10
self.cycle_loss_lambda =5#每个 step_log 进行一次保存
self.step_save =2000# 模型保存路径
self.path_save ='save'
数据预处理
提取语音常见特征：F0、MCEP（这里编码成coded-sp）、ap
import numpy as np
import pyworld
import glob
from hparams import hparams
import librosa
import os
# 用world声码器特征提取deffeature_world(wav,para):
fs = para.fs
wav = wav.astype(np.float64)
f0, timeaxis = pyworld.harvest(wav, fs, frame_period=para.frame_period, f0_floor=71.0, f0_ceil=800.0)
sp = pyworld.cheaptrick(wav, f0, timeaxis, fs)
ap = pyworld.d4c(wav, f0, timeaxis, fs)
coded_sp =pyworld.code_spectral_envelope(sp, fs, para.coded_dim)return f0,timeaxis,sp,ap,coded_sp
# 信号正则 defwav_normlize(wav):
max_ = np.max(wav)
min_ = np.min(wav)
wav_norm = wav*(2/(max_ - min_))-(max_+min_)/(max_-min_)return wav_norm
# 处理文件夹中的每条语音defprocessing_wavs(file_wavs,para):
f0s =[]
coded_sps =[]forfilein file_wavs:print("processing %s"%(file))
fs = para.fs
wav, _ = librosa.load(file, sr=fs, mono=True)
wav = wav_normlize(wav)# 提取特征f0和coded_sp
f0,_,_,_,coded_sp=feature_world(wav,para)print(coded_sp.shape)
f0s.append(f0)
coded_sps.append(coded_sp)# 计算log_f0的 均值和std
log_f0s = np.ma.log(np.concatenate(f0s))
log_f0s_mean = log_f0s.mean()
log_f0s_std = log_f0s.std()# 计算 coded_sp 的均值和 标准差
coded_sps_array = np.concatenate(coded_sps,axis=0)# coded_sp的维度 T * D
coded_sps_mean = np.mean(coded_sps_array,axis=0,keepdims =True)
coded_sps_std = np.std(coded_sps_array,axis=0,keepdims =True)# 利用 coded_sp 的均值和 标准差 对特征进行正则
coded_sps_norm =[]for coded_sp in coded_sps:
coded_sps_norm.append((coded_sp- coded_sps_mean)/ coded_sps_std )return log_f0s_mean,log_f0s_std,coded_sps_mean,coded_sps_std,coded_sps_norm
if __name__ =="__main__":
para = hparams()# 提取说话人A的特征
dir_train_A = para.train_dir_A
wavs = glob.glob(dir_train_A+'/*wav')
f0_mean,f0_std,mecp_mean,mecp_std, mecps = processing_wavs(wavs,para)
os.makedirs(para.catch_A,exist_ok =True)
np.save(os.path.join(para.catch_A,'static_f0.npy'),np.array([f0_mean,f0_std],dtype=object))
np.save(os.path.join(para.catch_A,'static_mecp.npy'),np.array([mecp_mean,mecp_std],dtype=object))
np.save(os.path.join(para.catch_A,'data.npy'),np.array(mecps,dtype=object))# 提取说话人B的特征
dir_train_B = para.train_dir_B
wavs = glob.glob(dir_train_B+'/*wav')
f0_mean,f0_std,mecp_mean,mecp_std, mecps = processing_wavs(wavs,para)
os.makedirs(para.catch_B,exist_ok =True)
np.save(os.path.join(para.catch_B,'static_f0.npy'),np.array([f0_mean,f0_std],dtype=object))
np.save(os.path.join(para.catch_B,'static_mecp.npy'),np.array([mecp_mean,mecp_std],dtype =object))
np.save(os.path.join(para.catch_B,'data.npy'),np.array(mecps,dtype=object))
构造Dataloader
import os
import torch
import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset,DataLoader
from hparams import hparams
classVC_Dataset(Dataset):def__init__(self,para):
self.path_A = para.catch_A
self.path_B = para.catch_B
self.n_frames = para.n_frames
# 加载数据
self.train_A = np.load(os.path.join(self.path_A,'data.npy'),allow_pickle=True).tolist()
self.train_B = np.load(os.path.join(self.path_B,'data.npy'),allow_pickle=True).tolist()
self.n_samples =min(len(self.train_A),len(self.train_B))# 生成随机数据对
self.gen_random_pair_index()defgen_random_pair_index(self):
train_data_A_idx = np.arange(len(self.train_A))
train_data_B_idx = np.arange(len(self.train_B))
np.random.shuffle(train_data_A_idx)
np.random.shuffle(train_data_B_idx)
train_data_A_idx_subset = train_data_A_idx[:self.n_samples].tolist()
train_data_B_idx_subset = train_data_B_idx[:self.n_samples].tolist()
self.index_pairs =[(i,j)for i,j inzip(train_data_A_idx_subset,train_data_B_idx_subset)]def__len__(self):returnlen(self.index_pairs)def__getitem__(self,idx):# 读取 A 和 B 的数据
data_A = self.train_A[self.index_pairs[idx][0]]
data_B = self.train_B[self.index_pairs[idx][1]]# 从 A 和 B 中 随机截取 n_frames 帧
start_A = np.random.randint(len(data_A)- self.n_frames +1)
sub_data_A = data_A[start_A:start_A + self.n_frames]
start_B = np.random.randint(len(data_B)- self.n_frames +1)
sub_data_B = data_B[start_B :start_B + self.n_frames]return torch.from_numpy(sub_data_A.T),torch.from_numpy(sub_data_B.T)if __name__ =="__main__":
para = hparams()
m_Dataset= VC_Dataset(para)
m_DataLoader = DataLoader(m_Dataset,batch_size =2,shuffle =True, num_workers =2)
m_Dataset.gen_random_pair_index()for n_epoch inrange(3):for i_batch, sample_batch inenumerate(m_DataLoader):
train_A = sample_batch[0]
train_B = sample_batch[1]print(train_A.shape)print(train_B.shape)if i_batch>5:break
m_Dataset.gen_random_pair_index()
其他代码太多就不一一列出来了
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