NEURAL CONCATENATIVE SINGING VOICE CONVERSION: RETHINKING CONCATENATION-BASED APPROACH FOR ONE-SHOT SINGING VOICE CONVERSION 笔记
发现问题：
在any-to-any的转换中,由于内容和说话人音色的解耦不足,导致源说话人的音色部分仍保留在转换后的音频中，影响了音频质量和转换效果。
解决问题：
1、提出了NeuCoSVC，参考了KNN-VC中的方法，用SSL表示代替语音单元，并使用声码器直接合成音频。在推理过程中，从目标音频中提取SSL表示以形成匹配池。然后将源表示的每一帧替换为匹配池中最近的邻居，以创建用于音频合成的预匹配表示。这种方法完全利用了来自目标扬声器的特征，可以潜在地消除音色泄漏。
2、kNN-VC中缺乏明确的音高建模，本文采用了FastSVC架构，通过特征线性调制(FiLM)有效地整合了音高和响度特征。
模型结构图
SSL表示提取器和匹配模块
这个模块包括两个模块：
（1）从音频中提取压缩特征:遵循KNN-VC的方法,采用预训练的WavLM-Large编码器从音频中提取SSL特征,研究发现, WavLM的第6层有效地将同一音素的声音片段在特征空间中映射得更近。并且,这一层还保留了说话人的音色信息
（2）将提取的源话语特征替换成参考话语特征：在匹配策略方面，我们采用kNN方法,在参考匹配池中搜索最接近的K个SSL特征，然后将这K个特征的均值用于替换源语音特征。为了提高匹配过程的准确性,我们采用WavLM-Large中最后5层的平均值进行匹配,同时利用第6层进行合成,这一决定的动机是，后5层包含更多的判别性内容信息，从而提高了匹配精度。匹配策略采用k = 4的k近邻法，以余弦相似度作为距离度量。
神经谐波信号生成器
谐波信号可以更准确的表示音高：音高信息通常用基频(f0)表示,但f0只是一个数字,无法完整地表示音高的变化和细微差别。谐波信号包含了多个频率成分，可以更准确地表示音高的变化和细微差别，从而生成更自然、更准确的歌声。
1、结构
(1)基频激励信号生成器：将帧级的f0特征上采样到音频级并生成基频激励信号 pn
pn： 基频激励信号，它是 n 时刻的信号值。
K:谐波成分的数量,由公式(2)计算。
k： 谐波成分的索引，kE {1,2,...,K}。
foi： 第i个帧的基频值。fs： 音频采样率。n:时刻索引。
当fon >0时, pn是一个由K个谐波成分组成的信号。每个谐波成分的频率是 fon 的整数倍。谐波成分的幅度相等。当 fOn = 0 时，pn = 0，表示没有基频激励信号。
K：谐波成分的数量。
K 的值取决于fon的值和音频采样率fs。当fon越高时，K的值越小，谐波成分的数量越少。当fon越低时，K的值越大，谐波成分的数量越多。
公式（1)和公式(2)用于生成基频激励信号pn，它包含了音高信息。公式（1）表示基频激励信号的生成过程，公式（2)表示谐波成分的数量K的计算方法。
（2）线性时变滤波器：对不同谐波分量的幅值进行调整
第一部分是h1n * pn,它表示对基频激励信号pn进行滤波后的信号,其中h1n是LTV滤波器的系数。
第二部分是 h2n * zn，它表示对噪声信号 zn 进行滤波后的信号,其中h2n是LTV滤波器的系数。
（3）谐波信号拼接器：将原始正弦激励信号与滤波后的激励信号连接起来,形成神经谐波信号
音频合成器
音频合成器包括一个上采样流和两个下采样流。上采样流由5个上采样块组成,逐步将SSL特征转换为音频采样。两个下采样流分别将音调和响度信息下采样到每个块的相应尺度中，集成到上采样块中。
WavLM-Large模型每20ms的音频提取一次SSL特征,音高和响度特征每10ms提取一次。将每个SSL特征向量复制两次,使其时间间隔变为10ms,从而与音高和响度特征的时间间隔一致.