論文の概要: Efficient neural speech synthesis for low-resource languages through multilingual modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09659v1
• Date: Thu, 20 Aug 2020 14:05:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 03:59:01.958295
• Title: Efficient neural speech synthesis for low-resource languages through multilingual modeling
• Title（参考訳）: 多言語モデリングによる低リソース言語のための効率的なニューラル音声合成
• Authors: Marcel de Korte, Jaebok Kim, Esther Klabbers
• Abstract要約: マルチスピーカーモデリングは、新しい音声に必要なデータ要求を減らすことができる。 多言語モデルは、単言語多話者モデルに匹敵する自然度で音声を生成することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.996275177789896
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in neural TTS have led to models that can produce high-quality synthetic speech. However, these models typically require large amounts of training data, which can make it costly to produce a new voice with the desired quality. Although multi-speaker modeling can reduce the data requirements necessary for a new voice, this approach is usually not viable for many low-resource languages for which abundant multi-speaker data is not available. In this paper, we therefore investigated to what extent multilingual multi-speaker modeling can be an alternative to monolingual multi-speaker modeling, and explored how data from foreign languages may best be combined with low-resource language data. We found that multilingual modeling can increase the naturalness of low-resource language speech, showed that multilingual models can produce speech with a naturalness comparable to monolingual multi-speaker models, and saw that the target language naturalness was affected by the strategy used to add foreign language data.
• Abstract（参考訳）: ニューラルTSの最近の進歩は、高品質な合成音声を生成するモデルを生み出している。 しかし、これらのモデルは通常、大量のトレーニングデータを必要とするため、望ましい品質で新しい音声を生成するのにコストがかかる。 マルチ話者モデリングは、新しい音声に必要なデータ要求を減らすことができるが、この手法は通常、豊富なマルチ話者データが利用できない多くの低リソース言語では有効ではない。 そこで本稿では,多言語多話者モデリングが単言語多話者モデリングの代替となる可能性について検討し,外国語のデータと低リソース言語データとの結合がいかに優れているかを検討した。 その結果,多言語モデルが低資源言語音声の自然性を高めること,多言語モデルが単言語多話者モデルに匹敵する自然性を持つ音声を生成できること,対象言語自然性が外国語データ付加戦略の影響を受けていることがわかった。

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