論文の概要: Scalable Multilingual Frontend for TTS

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.04934v1
• Date: Fri, 10 Apr 2020 08:00:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 20:53:46.776020
• Title: Scalable Multilingual Frontend for TTS
• Title（参考訳）: TTSのためのスケーラブルな多言語フロントエンド
• Authors: Alistair Conkie, Andrew Finch
• Abstract要約: 本稿では、多くの言語に対応し、新しい言語に容易に拡張可能な、ニューラルテキスト・トゥ・スペーチ(TTS)フロントエンド作成の進捗について述べる。 文レベルでの正規化と発音の両方をS2S(Sequence-to-Sequence)モデルを用いて構築し,モデル化する。 言語に依存しない発音アプローチでは、辞書は使用しません。代わりに、文脈ベースの発音を含む全ての発音がS2Sモデルでキャプチャされます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.1203601403593275
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper describes progress towards making a Neural Text-to-Speech (TTS) Frontend that works for many languages and can be easily extended to new languages. We take a Machine Translation (MT) inspired approach to constructing the frontend, and model both text normalization and pronunciation on a sentence level by building and using sequence-to-sequence (S2S) models. We experimented with training normalization and pronunciation as separate S2S models and with training a single S2S model combining both functions. For our language-independent approach to pronunciation we do not use a lexicon. Instead all pronunciations, including context-based pronunciations, are captured in the S2S model. We also present a language-independent chunking and splicing technique that allows us to process arbitrary-length sentences. Models for 18 languages were trained and evaluated. Many of the accuracy measurements are above 99%. We also evaluated the models in the context of end-to-end synthesis against our current production system.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多くの言語に対応し,新しい言語に容易に拡張可能な,ニューラルテキスト音声フロントエンド(TTS)の開発について述べる。 機械翻訳(MT)にインスパイアされた手法をフロントエンドの構築に適用し,文レベルでの正規化と発音の両方をS2Sモデルを用いてモデル化する。 我々は,S2Sモデルの正規化と発音の訓練を行い,両機能を組み合わせたS2Sモデルの訓練を行った。 発音に対する言語非依存のアプローチでは、語彙を使用しない。 代わりに、文脈ベースの発音を含む全ての発音は、S2Sモデルでキャプチャされる。 また,任意の長さの文を処理できる言語に依存しないチャンキングとスプライシング手法を提案する。 18言語のモデルが訓練され、評価された。 精度測定の多くは99%以上である。 また,現在の生産システムに対するエンドツーエンド合成の文脈での評価を行った。

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