論文の概要: Adversarially Trained Multi-Singer Sequence-To-Sequence Singing Synthesizer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10317v1
• Date: Thu, 18 Jun 2020 07:20:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-19 14:35:32.947537
• Title: Adversarially Trained Multi-Singer Sequence-To-Sequence Singing Synthesizer
• Title（参考訳）: 敵対的に訓練されたマルチシンガーシーケンスツーシーケンス歌唱シンセサイザー
• Authors: Jie Wu, Jian Luan
• Abstract要約: 我々は、異なる歌手の既存の歌唱データを全て活用するマルチシンガー・フレームワークを設計する。 我々は、エンコーダ出力が歌手依存を減らすために、シンガー分類の逆タスクを組み込んだ。 提案するシンセサイザーはベースラインよりも高品質な歌唱音声を生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.598416444452619
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a high quality singing synthesizer that is able to model a voice with limited available recordings. Based on the sequence-to-sequence singing model, we design a multi-singer framework to leverage all the existing singing data of different singers. To attenuate the issue of musical score unbalance among singers, we incorporate an adversarial task of singer classification to make encoder output less singer dependent. Furthermore, we apply multiple random window discriminators (MRWDs) on the generated acoustic features to make the network be a GAN. Both objective and subjective evaluations indicate that the proposed synthesizer can generate higher quality singing voice than baseline (4.12 vs 3.53 in MOS). Especially, the articulation of high-pitched vowels is significantly enhanced.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,声質に制限のある音声をモデル化できる高品質な歌唱シンセサイザーを提案する。 シーケンス・ツー・シーケンスの歌唱モデルに基づいて、異なる歌手の既存の歌唱データをすべて活用するマルチシンガー・フレームワークを設計する。 歌手間での楽譜の不均衡を解消するため,エンコーダの出力依存を減らすために,歌手分類の逆タスクを取り入れた。 さらに,生成した音響特徴に複数のランダム窓判別器(mrwds)を適用し,ネットワークをganとする。 主観的評価と主観的評価の両方により,提案したシンセサイザーはベースライン(MOSでは4.12対3.53)よりも高品質な歌声を生成できることが示された。 特に、高ピッチ母音の明瞭度が著しく向上する。

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