論文の概要: Transfer Learning from Monolingual ASR to Transcription-free Cross-lingual Voice Conversion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.14668v1
• Date: Wed, 30 Sep 2020 13:44:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 00:39:36.636442
• Title: Transfer Learning from Monolingual ASR to Transcription-free Cross-lingual Voice Conversion
• Title（参考訳）: 単言語ASRから転写自由言語間音声変換への変換学習
• Authors: Che-Jui Chang
• Abstract要約: 言語間音声変換は、ソース話者とターゲット話者が異なる言語で話す間、同じ内容のターゲット音声を合成することを目的としたタスクである。 本稿では,モノリン言語ASRから言語間VCへの知識伝達に着目した。 外国語音声の書き起こしや言語固有の知識を必要とせず,言語間VCの対応に成功している。
• 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: Cross-lingual voice conversion (VC) is a task that aims to synthesize target voices with the same content while source and target speakers speak in different languages. Its challenge lies in the fact that the source and target data are naturally non-parallel, and it is even difficult to bridge the gaps between languages with no transcriptions provided. In this paper, we focus on knowledge transfer from monolin-gual ASR to cross-lingual VC, in order to address the con-tent mismatch problem. To achieve this, we first train a monolingual acoustic model for the source language, use it to extract phonetic features for all the speech in the VC dataset, and then train a Seq2Seq conversion model to pre-dict the mel-spectrograms. We successfully address cross-lingual VC without any transcription or language-specific knowledge for foreign speech. We experiment this on Voice Conversion Challenge 2020 datasets and show that our speaker-dependent conversion model outperforms the zero-shot baseline, achieving MOS of 3.83 and 3.54 in speech quality and speaker similarity for cross-lingual conversion. When compared to Cascade ASR-TTS method, our proposed one significantly reduces the MOS drop be-tween intra- and cross-lingual conversion.
• Abstract（参考訳）: 言語間音声変換(VC)は、ソースとターゲット話者が異なる言語で話しながら、同じ内容のターゲット音声を合成することを目的としたタスクである。 その課題は、ソースとターゲットデータが自然に非並列であり、文字起こしのない言語間のギャップを埋めることさえ困難であるという事実にある。 本稿では,モノリン言語ASRから言語間VCへの知識伝達に着目し,このミスマッチ問題に対処する。 これを実現するために、まずソース言語のための単言語音響モデルをトレーニングし、VCデータセットの全音声の特徴を抽出し、次にSeq2Seq変換モデルをトレーニングし、メルスペクトルを予測します。 外国語音声の書き起こしや言語固有の知識を必要とせず,言語間VCの対応に成功した。 これを音声変換チャレンジ2020データセットで実験し、話者依存変換モデルがゼロショットベースラインを上回り、言語間変換のための音声品質および話者類似度において3.83および3.54のmosを達成していることを示す。 Cascade ASR-TTS法と比較して,提案手法はMOS滴の内・言語間変換を著しく低減する。

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