論文の概要: Improve Cross-lingual Voice Cloning Using Low-quality Code-switched Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07210v1
• Date: Thu, 14 Oct 2021 08:16:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-15 14:39:46.551343
• Title: Improve Cross-lingual Voice Cloning Using Low-quality Code-switched Data
• Title（参考訳）: 低品質コード切替データを用いた言語間音声のクローニングの改善
• Authors: Haitong Zhang, Yue Lin
• Abstract要約: そこで本研究では,非対象話者からの低品質なコード切替データを用いて,対象話者に対する言語間音声のクローニングを実現することを提案する。 実験により,提案手法は,自然性と話者の整合性の両面から,目標音声における高品質なコードスイッチ音声を生成することができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.18504333789534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, sequence-to-sequence (seq-to-seq) models have been successfully applied in text-to-speech (TTS) to synthesize speech for single-language text. To synthesize speech for multiple languages usually requires multi-lingual speech from the target speaker. However, it is both laborious and expensive to collect high-quality multi-lingual TTS data for the target speakers. In this paper, we proposed to use low-quality code-switched found data from the non-target speakers to achieve cross-lingual voice cloning for the target speakers. Experiments show that our proposed method can generate high-quality code-switched speech in the target voices in terms of both naturalness and speaker consistency. More importantly, we find that our method can achieve a comparable result to the state-of-the-art (SOTA) performance in cross-lingual voice cloning.
• Abstract（参考訳）: 近年,テキスト・トゥ・スポーチ (TTS) ではシーケンス・トゥ・シークエンス (seq-to-seq) モデルの適用が成功している。 複数の言語の音声を合成するには、通常、ターゲットの話者から多言語音声を必要とする。 しかし、ターゲット話者に対して高品質な多言語TSデータを収集することは、手間と費用がかかる。 本稿では,非対象話者の低品質なコード切替データを用いて,対象話者に対する言語間音声のクローニングを実現することを提案する。 提案手法は,自然性と話者の一貫性の両面で,対象音声に高品質のコード切り換え音声を生成することができることを示す。 さらに,本手法は,言語間音声クローニングにおける最先端(sota)性能に匹敵する結果が得られることがわかった。

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