論文の概要: SOMOS: The Samsung Open MOS Dataset for the Evaluation of Neural Text-to-Speech Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03040v1
• Date: Wed, 6 Apr 2022 18:45:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-08 14:08:48.957530
• Title: SOMOS: The Samsung Open MOS Dataset for the Evaluation of Neural Text-to-Speech Synthesis
• Title（参考訳）: SOMOS: ニューラルテキスト音声合成評価のためのSamsung Open MOSデータセット
• Authors: Georgia Maniati, Alexandra Vioni, Nikolaos Ellinas, Karolos Nikitaras, Konstantinos Klapsas, June Sig Sung, Gunu Jho, Aimilios Chalamandaris and Pirros Tsiakoulis
• Abstract要約: SOMOSデータセットは、単にニューラルテキスト音声(TTS)サンプルからなる最初の大規模平均世論スコア(MOS)データセットである。 パブリックドメイン音声データセットであるLJ音声の合成発話20Kから成っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.236929707024245
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we present the SOMOS dataset, the first large-scale mean opinion scores (MOS) dataset consisting of solely neural text-to-speech (TTS) samples. It can be employed to train automatic MOS prediction systems focused on the assessment of modern synthesizers, and can stimulate advancements in acoustic model evaluation. It consists of 20K synthetic utterances of the LJ Speech voice, a public domain speech dataset which is a common benchmark for building neural acoustic models and vocoders. Utterances are generated from 200 TTS systems including vanilla neural acoustic models as well as models which allow prosodic variations. An LPCNet vocoder is used for all systems, so that the samples' variation depends only on the acoustic models. The synthesized utterances provide balanced and adequate domain and length coverage. We collect MOS naturalness evaluations on 3 English Amazon Mechanical Turk locales and share practices leading to reliable crowdsourced annotations for this task. Baseline results of state-of-the-art MOS prediction models on the SOMOS dataset are presented, while we show the challenges that such models face when assigned to evaluate synthetic utterances.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,音声音声合成(TTS)のみからなる,最初の大規模平均世論スコア(MOS)データセットであるSOMOSデータセットを提案する。 現代の合成器の評価に焦点を当てた自動MOS予測システムの訓練に使用することができ、音響モデル評価の進歩を促進できる。 これは、ニューラルネットワークの音響モデルとボコーダを構築する一般的なベンチマークである、パブリックドメインの音声データセットであるlj speech voiceの20kの合成発話で構成されている。 発話は、バニラ神経音響モデルを含む200のTSSシステムと、韻律的変動を可能にするモデルから生成される。 lpcnetボコーダは全てのシステムで使用されており、サンプルの変動は音響モデルのみに依存する。 合成された発話は、バランスよく適切なドメインと長さのカバレッジを提供する。 本研究は,アマゾン・メカニカル・トルコの3地域を対象に,MOSの自然度評価を収集し,この課題に対するクラウドソースアノテーションの信頼性につながるプラクティスを共有する。 SOMOSデータセット上での最先端MOS予測モデルのベースライン結果を示すとともに、合成発話の評価に割り当てられた場合の課題を示す。

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