論文の概要: Synth2Aug: Cross-domain speaker recognition with TTS synthesized speech

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11818v1
• Date: Tue, 24 Nov 2020 00:48:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 14:20:14.894659
• Title: Synth2Aug: Cross-domain speaker recognition with TTS synthesized speech
• Title（参考訳）: Synth2Aug: TTS合成音声を用いたクロスドメイン話者認識
• Authors: Yiling Huang, Yutian Chen, Jason Pelecanos, Quan Wang
• Abstract要約: 話者認識を支援するために,多話者テキスト音声合成システムを用いて音声合成を行う。 我々は、TTS合成音声がクロスドメイン話者認識性能を向上させることをデータセット上で観察する。 また,TTS合成に使用するテキストの異なるタイプの有効性についても検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.465993273653554
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, Text-To-Speech (TTS) has been used as a data augmentation technique for speech recognition to help complement inadequacies in the training data. Correspondingly, we investigate the use of a multi-speaker TTS system to synthesize speech in support of speaker recognition. In this study we focus the analysis on tasks where a relatively small number of speakers is available for training. We observe on our datasets that TTS synthesized speech improves cross-domain speaker recognition performance and can be combined effectively with multi-style training. Additionally, we explore the effectiveness of different types of text transcripts used for TTS synthesis. Results suggest that matching the textual content of the target domain is a good practice, and if that is not feasible, a transcript with a sufficiently large vocabulary is recommended.
• Abstract（参考訳）: 近年,TTS(Text-To-Speech)は,音声認識のためのデータ拡張手法として用いられ,訓練データにおける不確実性を補うのに役立つ。 そこで本研究では,マルチスピーカttsシステムによる話者認識支援のための音声合成について検討する。 本研究では,比較的少数の話者が訓練に利用できるタスクの分析に注目する。 本稿では,tts合成音声がクロスドメイン話者認識性能を向上し,マルチスタイル学習と効果的に組み合わせることができることを示す。 さらに,TTS合成に使用するテキストの異なるタイプの有効性についても検討する。 以上の結果から,対象領域のテキスト内容のマッチングは良い実践であり,それが実現可能でない場合には,十分な語彙の転写が推奨される。

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