論文の概要: A New Approach to Accent Recognition and Conversion for Mandarin Chinese

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03359v1
• Date: Fri, 7 Aug 2020 20:06:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 00:52:51.684335
• Title: A New Approach to Accent Recognition and Conversion for Mandarin Chinese
• Title（参考訳）: 中国語におけるアクセント認識と変換の新しいアプローチ
• Authors: Lin Ai and Shih-Ying Jeng and Homayoon Beigi
• Abstract要約: アクセント分類と変換のための2つの新しいアプローチが提示され、探索された。 最初の話題は中国語のアクセントの分類/認識である。 第2のトピックは、エンコーダ-デコーダモデルを使用して、エンドツーエンドの中国語アクセント変換を行うことだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Two new approaches to accent classification and conversion are presented and explored, respectively. The first topic is Chinese accent classification/recognition. The second topic is the use of encoder-decoder models for end-to-end Chinese accent conversion, where the classifier in the first topic is used for the training of the accent converter encoder-decoder model. Experiments using different features and model are performed for accent recognition. These features include MFCCs and spectrograms. The classifier models were TDNN and 1D-CNN. On the MAGICDATA dataset with 5 classes of accents, the TDNN classifier trained on MFCC features achieved a test accuracy of 54% and a test F1 score of 0.54 while the 1D-CNN classifier trained on spectrograms achieve a test accuracy of 62% and a test F1 score of 0.62. A prototype of an end-to-end accent converter model is also presented. The converter model comprises of an encoder and a decoder. The encoder model converts an accented input into an accent-neutral form. The decoder model converts an accent-neutral form to an accented form with the specified accent assigned by the input accent label. The converter prototype preserves the tone and foregoes the details in the output audio. An encoder-decoder structure demonstrates the potential of being an effective accent converter. A proposal for future improvements is also presented to address the issue of lost details in the decoder output.
• Abstract（参考訳）: アクセント分類と変換の2つの新しいアプローチをそれぞれ提示し,検討した。 最初の話題は中国語のアクセント分類/認識である。 第2のトピックは、エンコーダ-デコーダモデルを使用して中国語アクセント変換を行い、第1のトピックの分類器はアクセント変換器-デコーダモデルのトレーニングに使用される。 アクセント認識のために異なる特徴とモデルを用いた実験を行う。 これらの機能には、MFCCとスペクトログラムが含まれる。 分類モデルはTDNNと1D-CNNである。 5種類のアクセントを持つMAGICDATAデータセットでは、MFCCで訓練されたTDNN分類器は54%、テストF1スコアは0.54、分光器で訓練された1D-CNN分類器は62%、テストF1スコアは0.62であった。 エンド・ツー・エンドアクセント変換モデルのプロトタイプも提示されている。 変換器モデルは、エンコーダとデコーダとからなる。 エンコーダモデルはアクセント入力をアクセントニュートラル形式に変換する。 デコーダモデルは、入力アクセントラベルに割り当てられた特定アクセントでアクセントニュートラル形式をアクセント付形式に変換する。 コンバータプロトタイプは、トーンを保存し、出力オーディオ内の詳細を予見する。 エンコーダ−デコーダ構造は、効果的なアクセント変換器となる可能性を示す。 将来的な改善の提案も提示され、デコーダ出力における詳細が失われている問題に対処する。

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