論文の概要: Deep Learning Based Assessment of Synthetic Speech Naturalness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.11673v1
• Date: Fri, 23 Apr 2021 16:05:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-26 13:16:11.663309
• Title: Deep Learning Based Assessment of Synthetic Speech Naturalness
• Title（参考訳）: 深層学習による合成音声の自然性評価
• Authors: Gabriel Mittag, Sebastian M\"oller
• Abstract要約: 合成音声の自然性に対する新たな客観的予測モデルを提案する。 Text-To-SpeechまたはVoice Conversionシステムの評価に使用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.463987018380468
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present a new objective prediction model for synthetic speech naturalness. It can be used to evaluate Text-To-Speech or Voice Conversion systems and works language independently. The model is trained end-to-end and based on a CNN-LSTM network that previously showed to give good results for speech quality estimation. We trained and tested the model on 16 different datasets, such as from the Blizzard Challenge and the Voice Conversion Challenge. Further, we show that the reliability of deep learning-based naturalness prediction can be improved by transfer learning from speech quality prediction models that are trained on objective POLQA scores. The proposed model is made publicly available and can, for example, be used to evaluate different TTS system configurations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,合成音声の自然性に関する新しい客観的予測モデルを提案する。 Text-To-SpeechまたはVoice Conversionシステムの評価に使用でき、言語を独立して動作させる。 このモデルはエンドツーエンドで訓練されており、CNN-LSTMネットワークをベースとしている。 私たちは、Blizzard ChallengeやVoice Conversion Challengeなど、16の異なるデータセットでモデルをトレーニングし、テストしました。 さらに,目的語POLQAスコアに基づいて学習した音声品質予測モデルからの変換学習により,深層学習に基づく自然度予測の信頼性を向上させることができることを示す。 提案したモデルは公開されており、例えば、異なるTSシステム構成を評価するために使用することができる。

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