[ca] La síntesi del cant ha experimentat un notable augment de popularitat en l'última dècada i mitja. Els productors musicals utilitzen aquesta tecnologia com a instrument, existeix un públic interessat en la música amb veus sintètiques i ha sorgit tota una sèrie de fenòmens culturals al voltant de la síntesi del cant. En el moment d'iniciar aquest treball, els enfocaments predominants per a la síntesi del cant eren la síntesi concatenativa d'una banda i la síntesi basada en els models ocults de Màrkov de l'altra. La síntesi concatenativa era l'estat de l'art en termes de qualitat, però mancada de flexibilitat perquè es basa en el processament del senyal, l'heurística i les dades curosament preparades. Per contra, la síntesi basada en models ocults de Màrkov es fonamenta en l'aprenentatge automàtic a partir de dades, que aporta un cert grau de flexibilitat, però que mai no ha igualat la qualitat de la síntesi concatenativa. Al mateix temps, el camp "text-to-speech" va començar a canviar cap a nous models potents de "deep learning" que han demostrat ser capaços de combinar resultats d'alta qualitat amb un alt grau de flexibilitat. En aquesta tesi, intentem respondre si models similars també poden estar a l'altura d'aquest potencial per a la síntesi del cant. També intentem respondre si aquests enfocaments permeten una síntesi ràpida i estable, qualitats importants per a moltes aplicacions del món real. Finalment, intentem respondre si la flexibilitat que ofereix el "deep learning" permet crear noves veus emprant menors quantitats de dades i menys esforç (temps, coneixement expert), que és un dels grans coll d'ampolla dels enfocaments anteriors. Per a això, proposem una sèrie de models de síntesi de cant, i els avaluem, principalment mitjançant proves auditives. La primera part d'aquesta tesi se centra en la modelització del timbre, mitjançant models autoregressius i no autoregressius. La segona part se centra a millorar l'eficiència de les dades mitjançant la clonació de veu, reduint l'esforç de creació de veu mitjançant l'ús d'un mecanisme "sequence-to-sequence" que requereix menys anotacions, i un model semisupervisat que combina un entrenament previ supervisat amb un entrenament no supervisat de la nova veu desitjada. A través dels nostres experiments, mostrem que els mètodes de "deep learning" no només poden superar l'estat de l'art anterior, sinó que alhora permeten un esforç de creació de veu significativament reduït. Amb el nostre treball sobre aquests problemes elementals en la síntesi del cant, esperem que properes investigacions puguin avançar encara més centrant-se en temes com l'expressió, el control d'usuari i les qualitats de veu no modals.

[en] Singing synthesis has seen a notable surge in popularity in the last decade and a half. Music producers use this technology as an instrument, there is an audience for music with synthetic vocals, and an entire range of cultural phenomena surrounding singing synthesis has emerged. At the time of starting this work, the prevailing approaches for singing synthesis were concatenative synthesis on the one hand, and hidden Markov model synthesis on the other. Concatenative synthesis was state of the art in terms of quality, but lacked flexibility due to being based on signal processing, heuristics and carefully prepared data. By contrast, hidden Markov model synthesis is based on data-driven machine learning, which brings a certain degree of flexibility, but was never able to match the sound quality of concatenative synthesis. At the same time, the field of text-to-speech started to shift towards powerful new deep learning models that have shown to be able to combine high-quality results with a high degree of flexibility. In this dissertation, we try to answer whether similar models can also live up to this potential for singing synthesis. We also try to answer whether these approaches allow fast and stable synthesis, qualities important for many real-world applications. Finally, we try to answer whether the flexibility that the deep learning approaches offer allows creating new voices with smaller amounts of data, and less effort (time, expert knowledge), which is a notable bottleneck in older approaches. To this end, we propose a number of singing synthesis models, and evaluate them, principally through listening tests. The first part of this dissertation focuses on modeling timbre, via autoregressive and non-autoregressive models. The second part focuses on improving data efficiency through voice cloning, reducing the voice creation effort by using a sequence-to-sequence mechanism that requires fewer annotations, and a semi-supervised model which combines supervised pre-training with unsupervised training of a new target voice. Through our experiments, we show deep learning methods can not only outperform the previous state of the art, they can also allow for a significantly reduced voice creation effort. With our work on these elemental problems in singing synthesis, we hope that future research can advance the field further by focusing on topics such as expression, user control and non-modal voice qualities.