Fugu-MT 論文翻訳(概要): Discrete acoustic space for an efficient sampling in neural text-to-speech

論文の概要: Discrete acoustic space for an efficient sampling in neural text-to-speech

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.12539v1
Date: Sun, 24 Oct 2021 22:15:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-26 18:18:44.901255
Title: Discrete acoustic space for an efficient sampling in neural text-to-speech
Title（参考訳）: ニューラルテキスト音声の効率的なサンプリングのための離散音響空間
Authors: Marek Strelec, Jonas Rohnke, Antonio Bonafonte, Mateusz {\L}ajszczak, Trevor Wood
Abstract要約: NTTSのための分割ベクトル量子化器を用いたSVQ-VAEアーキテクチャを提案する。 SVQ-VAEは,VAEモデルとVQ-VAEモデルに対して,統計的に有意な自然性向上を実現していることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.251723181362362
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present an SVQ-VAE architecture using a split vector quantizer for NTTS, as an enhancement to the well-known VAE and VQ-VAE architectures. Compared to these previous architectures, our proposed model retains the benefits of using an utterance-level bottleneck, while reducing the associated loss of representation power. We train the model on recordings in the highly expressive task-oriented dialogues domain and show that SVQ-VAE achieves a statistically significant improvement in naturalness over the VAE and VQ-VAE models. Furthermore, we demonstrate that the SVQ-VAE acoustic space is predictable from text, reducing the gap between the standard constant vector synthesis and vocoded recordings by 32%.
Abstract（参考訳）: NTTS用分割ベクトル量子化器を用いたSVQ-VAEアーキテクチャを,よく知られたVAEおよびVQ-VAEアーキテクチャの拡張として提案する。従来のアーキテクチャと比較して,提案手法は発話レベルのボトルネックを利用する利点を保ちつつ,表現力の損失を低減させる。我々は,高度に表現力のあるタスク指向対話領域における音声記録を学習し,SVQ-VAEがVAEモデルとVQ-VAEモデルに対して統計的に有意な自然性向上を実現することを示す。さらに,svq-vae音響空間はテキストから予測可能であり,標準定ベクトル合成とvocoded記録とのギャップを32%低減できることを示す。

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