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。
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