論文の概要: Review of end-to-end speech synthesis technology based on deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09995v1
• Date: Tue, 20 Apr 2021 14:24:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-21 17:53:12.116223
• Title: Review of end-to-end speech synthesis technology based on deep learning
• Title（参考訳）: ディープラーニングに基づくエンドツーエンド音声合成技術の検討
• Authors: Zhaoxi Mu, Xinyu Yang, Yizhuo Dong
• Abstract要約: 研究の焦点はディープラーニングに基づくエンドツーエンド音声合成技術である。 主にテキストフロントエンド、音響モデル、ボコーダの3つのモジュールで構成されている。 本稿では、音声合成タスクに使用できる英語、中国語、その他の言語のオープンソース音声コーパスを要約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.748200013505882
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As an indispensable part of modern human-computer interaction system, speech synthesis technology helps users get the output of intelligent machine more easily and intuitively, thus has attracted more and more attention. Due to the limitations of high complexity and low efficiency of traditional speech synthesis technology, the current research focus is the deep learning-based end-to-end speech synthesis technology, which has more powerful modeling ability and a simpler pipeline. It mainly consists of three modules: text front-end, acoustic model, and vocoder. This paper reviews the research status of these three parts, and classifies and compares various methods according to their emphasis. Moreover, this paper also summarizes the open-source speech corpus of English, Chinese and other languages that can be used for speech synthesis tasks, and introduces some commonly used subjective and objective speech quality evaluation method. Finally, some attractive future research directions are pointed out.
• Abstract（参考訳）: 現代人とコンピュータのインタラクションシステムにとって欠かせない部分として、音声合成技術は知能マシンの出力をより簡単かつ直感的に得るのに役立つため、ますます注目を集めている。 従来の音声合成技術の複雑さと低効率の限界のため、現在の研究対象はディープラーニングに基づくエンドツーエンド音声合成技術であり、より強力なモデリング能力とより単純なパイプラインを備えている。 主にテキストフロントエンド、音響モデル、ボコーダの3つのモジュールで構成されている。 本稿では,これら3部の研究状況を概観し,その重要度に応じて各種手法を分類・比較する。 さらに,音声合成タスクに使用できる英語,中国語,その他の言語のオープンソースの音声コーパスを要約し,主観的,客観的な音声品質評価方法について紹介する。 最後に、将来的な研究の方向性が指摘されている。

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