論文の概要: Zero-Shot Long-Form Voice Cloning with Dynamic Convolution Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10375v2
• Date: Wed, 26 Jan 2022 12:30:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-28 01:10:06.264316
• Title: Zero-Shot Long-Form Voice Cloning with Dynamic Convolution Attention
• Title（参考訳）: 動的畳み込みを考慮したゼロショットロングフォーム音声クローニング
• Authors: Artem Gorodetskii, Ivan Ozhiganov
• Abstract要約: 本稿では,数秒間の参照音声からターゲット音声を再生可能な,注意に基づく音声合成システムを提案する。 長期発話への一般化は、ダイナミック・コンボリューション・アテンション(Dynamic Convolution Attention)と呼ばれるエネルギーベースのアテンション機構を用いて実現される。 音声の自然性、話者の類似性、アライメントの整合性、長い発話を合成する能力などの観点から、音声クローニングシステムの実装を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With recent advancements in voice cloning, the performance of speech synthesis for a target speaker has been rendered similar to the human level. However, autoregressive voice cloning systems still suffer from text alignment failures, resulting in an inability to synthesize long sentences. In this work, we propose a variant of attention-based text-to-speech system that can reproduce a target voice from a few seconds of reference speech and generalize to very long utterances as well. The proposed system is based on three independently trained components: a speaker encoder, synthesizer and universal vocoder. Generalization to long utterances is realized using an energy-based attention mechanism known as Dynamic Convolution Attention, in combination with a set of modifications proposed for the synthesizer based on Tacotron 2. Moreover, effective zero-shot speaker adaptation is achieved by conditioning both the synthesizer and vocoder on a speaker encoder that has been pretrained on a large corpus of diverse data. We compare several implementations of voice cloning systems in terms of speech naturalness, speaker similarity, alignment consistency and ability to synthesize long utterances, and conclude that the proposed model can produce intelligible synthetic speech for extremely long utterances, while preserving a high extent of naturalness and similarity for short texts.
• Abstract（参考訳）: 近年の音声クローン化の進展により,対象話者の音声合成性能は人間レベルと同様に向上した。 しかし、自己回帰音声クローニングシステムはまだテキストアライメントの失敗に悩まされており、長文を合成できない。 本研究では,数秒の参照音声から対象音声を再生し,非常に長い発話に一般化する,注意に基づくテキスト音声合成システムを提案する。 提案方式は, スピーカエンコーダ, シンセサイザ, ユニバーサルボコーダの3つの独立学習成分をベースとする。 動的畳み込み注意(dynamic convolution attention)として知られるエネルギーベースの注意機構と、タコトロン2に基づくシンセサイザーに提案される一連の修正の組み合わせを用いて、長発話への一般化を実現する。 さらに,多種多様なデータを事前学習した話者エンコーダに,合成器とボコーダの両方を条件付けすることにより,効果的なゼロショット話者適応を実現する。 本稿では,音声の自然性,話者の類似性,アライメント一貫性,長文合成能力などの観点から,音声クローンシステムの実装をいくつか比較し,提案手法が,短文の自然性や類似性を高く保ちながら,極めて長い発話に対して理解可能な合成音声を生成することができることを結論づける。

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