Arabic Emotional Voice Conversion Using English Pre-Trained StarGANv2-VC-Based Model
Notice bibliographique
Résumé
The goal of emotional voice conversion (EVC) is to convert the emotion of a speaker’s voice from one state to another while maintaining the original speaker’s identity and the linguistic substance of the message. Research on EVC in the Arabic language is well behind that conducted on languages with a wider distribution, such as English. The primary objective of this study is to determine whether Arabic emotions may be converted using a model trained for another language. In this work, we used an unsupervised many-to-many non-parallel generative adversarial network (GAN) voice conversion (VC) model called StarGANv2-VC to perform an Arabic EVC (A-EVC). The latter is realized by using pre-trained phoneme-level automatic speech recognition (ASR) and fundamental frequency (F0) models in the English language. The generated voice is evaluated by prosody and spectrum conversion in addition to automatic emotion recognition and speaker identification using a convolutional recurrent neural network (CRNN). The results of the evaluation indicated that male voices were scored higher than female voices and that the evaluation score for the conversion from neutral to other emotions was higher than the evaluation scores for the conversion of other emotions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».