論文の概要: ESPnet2-TTS: Extending the Edge of TTS Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07840v1
• Date: Fri, 15 Oct 2021 03:27:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-18 14:42:58.637558
• Title: ESPnet2-TTS: Extending the Edge of TTS Research
• Title（参考訳）: espnet2-tts: tts研究の最先端
• Authors: Tomoki Hayashi and Ryuichi Yamamoto and Takenori Yoshimura and Peter Wu and Jiatong Shi and Takaaki Saeki and Yooncheol Ju and Yusuke Yasuda and Shinnosuke Takamichi and Shinji Watanabe
• Abstract要約: ESPnet2-TTSは、E2E-TTS(E2E-TTS)ツールキットである。 新機能としては、オンザフライフレキシブルプリプロセッシング、ニューラルボコーダとのジョイントトレーニング、フルバンドE2Eテキスト・トゥ・ウェーブフォームモデリングのような拡張を備えた最先端のTSモデルなどがある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.92178873052468
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper describes ESPnet2-TTS, an end-to-end text-to-speech (E2E-TTS) toolkit. ESPnet2-TTS extends our earlier version, ESPnet-TTS, by adding many new features, including: on-the-fly flexible pre-processing, joint training with neural vocoders, and state-of-the-art TTS models with extensions like full-band E2E text-to-waveform modeling, which simplify the training pipeline and further enhance TTS performance. The unified design of our recipes enables users to quickly reproduce state-of-the-art E2E-TTS results. We also provide many pre-trained models in a unified Python interface for inference, offering a quick means for users to generate baseline samples and build demos. Experimental evaluations with English and Japanese corpora demonstrate that our provided models synthesize utterances comparable to ground-truth ones, achieving state-of-the-art TTS performance. The toolkit is available online at https://github.com/espnet/espnet.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,E2E-TTSツールキットであるESPnet2-TTSについて述べる。 ESPnet2-TTSは、オンザフライフレキシブルプリプロセッシング、ニューラルボコーダとのジョイントトレーニング、フルバンドE2Eテキスト・トゥ・ウェーブフォームモデリングのような拡張を備えた最先端のTSモデルなど、トレーニングパイプラインを簡素化し、TSパフォーマンスをさらに向上する多くの新機能を追加することで、以前のバージョンであるESPnet-TTSを拡張しました。 レシピの統一設計により、ユーザは最先端のE2E-TTS結果を迅速に再現できる。 私たちはまた、推論のための統一pythonインターフェイスで多くの事前学習されたモデルを提供し、ユーザーがベースラインのサンプルを生成し、デモを構築するための簡単な手段を提供します。 英語と日本語のコーパスを用いた実験により,提案したモデルが音声の合成を行い,最先端のTTS性能を実現することを示した。 このツールキットはhttps://github.com/espnet/espnetで利用可能である。

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