論文の概要: An Overview & Analysis of Sequence-to-Sequence Emotional Voice Conversion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15873v1
• Date: Tue, 29 Mar 2022 19:41:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-01 05:10:09.229712
• Title: An Overview & Analysis of Sequence-to-Sequence Emotional Voice Conversion
• Title（参考訳）: シーケンス・ツー・シークエンス音声変換の概観と解析
• Authors: Zijiang Yang, Xin Jing, Andreas Triantafyllopoulos, Meishu Song, Ilhan Aslan, Bj\"orn W. Schuller
• Abstract要約: EVCの課題を克服するための競争パラダイムとして、シーケンス・ツー・シーケンス・モデリングが登場しています。 近年のシークエンス・ツー・シークエンスECV論文を6つの視点から検討・レビューした。 この情報は、研究コミュニティに現在の最先端の分かりやすい概要を提供するために組織されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.94336505787464
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Emotional voice conversion (EVC) focuses on converting a speech utterance from a source to a target emotion; it can thus be a key enabling technology for human-computer interaction applications and beyond. However, EVC remains an unsolved research problem with several challenges. In particular, as speech rate and rhythm are two key factors of emotional conversion, models have to generate output sequences of differing length. Sequence-to-sequence modelling is recently emerging as a competitive paradigm for models that can overcome those challenges. In an attempt to stimulate further research in this promising new direction, recent sequence-to-sequence EVC papers were systematically investigated and reviewed from six perspectives: their motivation, training strategies, model architectures, datasets, model inputs, and evaluation methods. This information is organised to provide the research community with an easily digestible overview of the current state-of-the-art. Finally, we discuss existing challenges of sequence-to-sequence EVC.
• Abstract（参考訳）: 感情音声変換(EVC)は、ソースからターゲットの感情への発話を変換することに焦点を当てている。 しかし、ECVは未解決の研究問題であり、いくつかの課題がある。 特に、発話速度とリズムが感情変換の重要な2つの要因であるため、モデルは長さの異なる出力シーケンスを生成する必要がある。 シーケンス・ツー・シーケンス・モデリングは、これらの課題を克服できるモデルのための競争パラダイムとして最近登場しています。 この新たな方向性のさらなる研究を刺激するために,最近のsequence-to-sequence evc論文を,モチベーション,トレーニング戦略,モデルアーキテクチャ,データセット,モデル入力,評価方法という6つの視点から体系的に調査・レビューした。 この情報は研究コミュニティに現在の最先端の概要を簡単に理解できるように整理されている。 最後に,sequence-to-sequence evcの課題について述べる。

関連論文リスト

• State-Space Modeling in Long Sequence Processing: A Survey on Recurrence in the Transformer Era [59.279784235147254]
  このサーベイは、シーケンシャルなデータ処理の反復モデルに基づく最新のアプローチの詳細な概要を提供する。 新たなイメージは、標準のバックプロパゲーション・オブ・タイムから外れた学習アルゴリズムによって構成される、新しいルートを考える余地があることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T12:51:22Z)
• From CNNs to Transformers in Multimodal Human Action Recognition: A Survey [23.674123304219822]
  人間の行動認識はコンピュータビジョンにおいて最も広く研究されている研究問題の1つである。 近年の研究では、マルチモーダルデータを用いてこの問題に対処することで性能が向上することが示されている。 視覚モデリングにおけるトランスフォーマーの最近の増加は、アクション認識タスクのパラダイムシフトを引き起こしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T02:11:18Z)
• SEGAA: A Unified Approach to Predicting Age, Gender, and Emotion in Speech [0.0]
  この研究は、膨大な応用分野である声道の年齢、性別、感情を予測することを目的としている。 これらの予測のためのディープラーニングモデルを探索するには、本論文で強調された単一、複数出力、シーケンシャルモデルを比較する必要がある。 実験により,複数出力モデルが個々のモデルと相容れない性能を示し,変数と音声入力の複雑な関係を効率よく把握し,実行環境の改善を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-01T11:28:37Z)
• On the Resurgence of Recurrent Models for Long Sequences -- Survey and Research Opportunities in the Transformer Era [59.279784235147254]
  この調査は、Recurrenceの統一の傘の下に構築されたこれらのトレンドの概要を提供することを目的としている。 長いシーケンスを処理するという考え方を捨てる際に顕著になる新しい研究機会を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-12T23:55:55Z)
• Predicting Evoked Emotions in Conversations [6.0866477571088895]
  次回(n+1)における会話における感情予測(PEC)の新たな問題について紹介する。 我々は,対話における誘発感情に固有の3次元をモデル化することにより,この問題に体系的にアプローチする。 我々は, PEC問題に対処するための様々なモデルについて, 包括的実証評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-31T03:30:42Z)
• Visual Chain of Thought: Bridging Logical Gaps with Multimodal Infillings [61.04460792203266]
  本稿では, 逐次データ内の論理的ギャップを埋めるために, 視覚言語による接地を促進させる, チェーン・オブ・シントを利用する新しい手法であるVCoTを紹介する。 本手法は,下流タスクの論理的ギャップを低減するために,一貫した情報と新しい情報を加える合成マルチモーダル埋め込みを生成するために視覚誘導を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-03T17:58:29Z)
• A Hierarchical Regression Chain Framework for Affective Vocal Burst Recognition [72.36055502078193]
  本稿では,声帯からの感情認識のための連鎖回帰モデルに基づく階層的枠組みを提案する。 データスパシティの課題に対処するため、レイヤワイドおよび時間アグリゲーションモジュールを備えた自己教師付き学習(SSL)表現も使用しています。 提案されたシステムは、ACII Affective Vocal Burst (A-VB) Challenge 2022に参加し、「TWO」および「CULTURE」タスクで第1位となった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-14T16:08:45Z)
• Continuous-Time Audiovisual Fusion with Recurrence vs. Attention for In-The-Wild Affect Recognition [4.14099371030604]
  本稿では,第3報 ABAW (Affective Behavior Analysis in-the-Wild) 課題について述べる。 再帰性と注意(Recurrence and attention)は、文献で広く使われている2つのシーケンスモデリングメカニズムである。 LSTM-RNNは低コンプレックスCNNバックボーンと組み合わせることでアテンションモデルより優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-24T18:22:56Z)
• Multi-View Sequence-to-Sequence Models with Conversational Structure for Abstractive Dialogue Summarization [72.54873655114844]
  テキスト要約は、NLPにおいて最も困難で興味深い問題の1つである。 本研究では、まず、異なる視点から構造化されていない日々のチャットの会話構造を抽出し、会話を表現するマルチビューシーケンス・ツー・シーケンスモデルを提案する。 大規模対話要約コーパスの実験により,本手法は,自動評価と人的判断の両面から,従来の最先端モデルよりも有意に優れた性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-04T20:12:44Z)
• Pretraining Techniques for Sequence-to-Sequence Voice Conversion [57.65753150356411]
  シークエンス・トゥ・シークエンス(seq2seq)音声変換(VC)モデルは、韻律を変換する能力によって魅力的である。 我々は,大規模コーパスが容易に利用できる他の音声処理タスク(通常,テキスト音声(TTS)と自動音声認識(ASR))から知識を伝達することを提案する。 このような事前訓練されたASRまたはTSモデルパラメータを持つVCモデルは、高忠実で高知能な変換可能な音声に対して効果的な隠れ表現を生成することができると論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-07T11:02:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。