論文の概要: Unsupervised Text-to-Speech Synthesis by Unsupervised Automatic Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15796v1
• Date: Tue, 29 Mar 2022 17:57:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-30 16:42:39.107080
• Title: Unsupervised Text-to-Speech Synthesis by Unsupervised Automatic Speech Recognition
• Title（参考訳）: 教師なし自動音声認識による教師なし音声合成
• Authors: Junrui Ni, Liming Wang, Heting Gao, Kaizhi Qian, Yang Zhang, Shiyu Chang, Mark Hasegawa-Johnson
• Abstract要約: 教師なし音声合成システム(TTS)は、言語中の任意の文章に対応する音声波形を生成することを学習する。 本稿では、教師なし自動音声認識(ASR)の最近の進歩を活用して、教師なしTSシステムを提案する。 教師なしシステムでは、7つの言語で約10～20時間の音声で教師付きシステムに匹敵する性能を達成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.84668086976436
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An unsupervised text-to-speech synthesis (TTS) system learns to generate the speech waveform corresponding to any written sentence in a language by observing: 1) a collection of untranscribed speech waveforms in that language; 2) a collection of texts written in that language without access to any transcribed speech. Developing such a system can significantly improve the availability of speech technology to languages without a large amount of parallel speech and text data. This paper proposes an unsupervised TTS system by leveraging recent advances in unsupervised automatic speech recognition (ASR). Our unsupervised system can achieve comparable performance to the supervised system in seven languages with about 10-20 hours of speech each. A careful study on the effect of text units and vocoders has also been conducted to better understand what factors may affect unsupervised TTS performance. The samples generated by our models can be found at https://cactuswiththoughts.github.io/UnsupTTS-Demo.
• Abstract（参考訳）: 教師なしテキスト-音声合成(tts)システムは、言語内の任意の文に対応する音声波形を観察して生成する。 1) その言語における未翻訳の音声波形の収集 2) その言語で書かれたテキストの集まりは,転写された音声にアクセスできない。 このようなシステムの開発は、大量の並列音声やテキストデータを使わずに、言語への音声技術の利用を大幅に改善することができる。 本稿では,教師なし自動音声認識(asr)の最近の進歩を活用して,教師なしttsシステムを提案する。 教師なしシステムでは、7つの言語で約10～20時間の音声で教師付きシステムに匹敵する性能を達成できる。 また,教師なしtts性能に影響を及ぼす要因をよりよく理解するために,テキスト単位とボコーダの効果に関する慎重な研究も行われている。 私たちのモデルで生成されたサンプルは、https://cactuswith Thoughts.github.io/UnsupTTS-Demo.orgにある。

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