1. 先上解決方法以及模型總結圖：
2. 目前方法主要是針對非并行資料解決，
3. 因為解耦的方法在訓練以及測驗程序中，資料分布是不一樣的，
所以要加上2nd stage training，（因為沒有label，所以要加上dis和classifier）
4. cycleGAN與starGAN的區別：
即cycleGAN訓練好的網路只能實作一種轉換，但是starGAN是可以通過輸入不同的speaker vector實作任意的轉換，其中speaker vector可以跟上面解耦方法一樣，從one-hot或者pretrain model獲得，
5. Blow是最新提出的，這個模型我還沒看，等看完再寫，以及什么是i-vector（pretrained speaker model），老師說后面會講到，
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