論文の概要: Cross-lingual Low Resource Speaker Adaptation Using Phonological Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.09075v1
• Date: Wed, 17 Nov 2021 12:33:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-18 14:19:08.111215
• Title: Cross-lingual Low Resource Speaker Adaptation Using Phonological Features
• Title（参考訳）: 音韻特徴を用いた言語間低リソース話者適応
• Authors: Georgia Maniati, Nikolaos Ellinas, Konstantinos Markopoulos, Georgios Vamvoukakis, June Sig Sung, Hyoungmin Park, Aimilios Chalamandaris and Pirros Tsiakoulis
• Abstract要約: 我々は、異なる言語に共通する音韻的特徴のセットに基づいて、言語に依存しないマルチスピーカモデルを訓練する。 対象話者データの32と8の発声で、対応する文献に匹敵する高い話者類似度スコアと自然性を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8080708404213373
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The idea of using phonological features instead of phonemes as input to sequence-to-sequence TTS has been recently proposed for zero-shot multilingual speech synthesis. This approach is useful for code-switching, as it facilitates the seamless uttering of foreign text embedded in a stream of native text. In our work, we train a language-agnostic multispeaker model conditioned on a set of phonologically derived features common across different languages, with the goal of achieving cross-lingual speaker adaptation. We first experiment with the effect of language phonological similarity on cross-lingual TTS of several source-target language combinations. Subsequently, we fine-tune the model with very limited data of a new speaker's voice in either a seen or an unseen language, and achieve synthetic speech of equal quality, while preserving the target speaker's identity. With as few as 32 and 8 utterances of target speaker data, we obtain high speaker similarity scores and naturalness comparable to the corresponding literature. In the extreme case of only 2 available adaptation utterances, we find that our model behaves as a few-shot learner, as the performance is similar in both the seen and unseen adaptation language scenarios.
• Abstract（参考訳）: 連続列 tts への入力として音素の代わりに音韻的特徴を用いるという考えは、最近、ゼロショット多言語音声合成のために提案されている。 このアプローチは、ネイティブテキストストリームに埋め込まれた外部テキストのシームレスな発話を容易にするため、コードスイッチングに有用である。 本研究では,異なる言語に共通する音韻的特徴の集合に基づいて,言語に依存しない多話者モデルを訓練し,言語間話者適応の実現を目指す。 我々はまず,言語音韻的類似性が複数のソース・ターゲット言語の組み合わせの言語間TSに与える影響を実験した。 その後、視聴覚言語または未認識言語において、新たな話者の声の非常に限られたデータを用いてモデルを微調整し、対象話者のアイデンティティを保ちながら、等質の合成音声を実現する。 対象話者データの32発話と8発話を数えることで、対応する文献に匹敵する高い話者類似度スコアと自然性を得る。 2つの適応発話しか利用できない極端なケースでは、我々のモデルは、一見の適応言語シナリオと未認識の適応言語シナリオの両方において、パフォーマンスが似ているため、少数の学習者として振る舞うことが分かりました。

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