論文の概要: Data Processing for Optimizing Naturalness of Vietnamese Text-to-speech System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.09607v1
• Date: Mon, 20 Apr 2020 20:11:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-11 19:30:57.226305
• Title: Data Processing for Optimizing Naturalness of Vietnamese Text-to-speech System
• Title（参考訳）: ベトナム語音声合成システムの自然性最適化のためのデータ処理
• Authors: Viet Lam Phung, Phan Huy Kinh, Anh Tuan Dinh, Quoc Bao Nguyen
• Abstract要約: そこで本研究では,新しいデータ処理手法を用いてTTSシステムの自然性を最適化することを目的とする。 終末RTSが4.1のスコア(MOS)を達成したのに対し、自然言語の4.3は4.1であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7160601421935839
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Abstract End-to-end text-to-speech (TTS) systems has proved its great success in the presence of a large amount of high-quality training data recorded in anechoic room with high-quality microphone. Another approach is to use available source of found data like radio broadcast news. We aim to optimize the naturalness of TTS system on the found data using a novel data processing method. The data processing method includes 1) utterance selection and 2) prosodic punctuation insertion to prepare training data which can optimize the naturalness of TTS systems. We showed that using the processing data method, an end-to-end TTS achieved a mean opinion score (MOS) of 4.1 compared to 4.3 of natural speech. We showed that the punctuation insertion contributed the most to the result. To facilitate the research and development of TTS systems, we distributed the processed data of one speaker at https://forms.gle/6Hk5YkqgDxAaC2BU6.
• Abstract（参考訳）: 音声合成システムTTS(Abstract End-to-end Text-to-Speech)は,高品質なマイクロホンを備えた無響室で記録された大量の高品質なトレーニングデータの存在で大きな成功を収めている。 もう1つのアプローチは、ラジオ放送ニュースのような利用可能なデータソースを使用することである。 本研究では,新しいデータ処理手法を用いて,TTSシステムの自然性を改善することを目的とする。 データ処理方法が付属する 1)発話選択、及び 2) ttsシステムの自然性を最適化する訓練データを作成するための韻律句読点挿入法 その結果, 処理データ法を用いて, 音声の4.3に対して, エンド・ツー・エンドのttsは4.1の平均評価スコア(mos)を達成した。 我々は句読点挿入が結果に最も寄与したことを示した。 TTSシステムの研究・開発を容易にするため,ある話者の処理データをhttps://forms.gle/6Hk5YkqgDxAaC2BU6で配布した。

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