論文の概要: StyleTTS: A Style-Based Generative Model for Natural and Diverse Text-to-Speech Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15439v1
• Date: Mon, 30 May 2022 21:34:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-01 13:27:28.752589
• Title: StyleTTS: A Style-Based Generative Model for Natural and Diverse Text-to-Speech Synthesis
• Title（参考訳）: StyleTTS: 自然・多言語テキスト音声合成のためのスタイルベース生成モデル
• Authors: Yinghao Aaron Li, Cong Han, Nima Mesgarani
• Abstract要約: StyleTTSは並列TTSのためのスタイルベース生成モデルであり、参照音声発話から自然な韻律で多様な音声を合成することができる。 提案手法は, 単一話者と複数話者のデータセットにおいて, 最先端のモデルよりも有意に優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.522376665078248
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Text-to-Speech (TTS) has recently seen great progress in synthesizing high-quality speech owing to the rapid development of parallel TTS systems, but producing speech with naturalistic prosodic variations, speaking styles and emotional tones remains challenging. Moreover, since duration and speech are generated separately, parallel TTS models still have problems finding the best monotonic alignments that are crucial for naturalistic speech synthesis. Here, we propose StyleTTS, a style-based generative model for parallel TTS that can synthesize diverse speech with natural prosody from a reference speech utterance. With novel Transferable Monotonic Aligner (TMA) and duration-invariant data augmentation schemes, our method significantly outperforms state-of-the-art models on both single and multi-speaker datasets in subjective tests of speech naturalness and speaker similarity. Through self-supervised learning of the speaking styles, our model can synthesize speech with the same prosodic and emotional tone as any given reference speech without the need for explicitly labeling these categories.
• Abstract（参考訳）: テキスト・トゥ・スペーチ(TTS)は最近、並列TSシステムの急速な発展による高品質な音声の合成において大きな進歩を見せているが、自然主義的韻律的バリエーション、話し方、感情的トーンによる音声の生成は依然として困難なままである。 さらに、時間と音声は別々に生成されるため、並列TSモデルは、自然な音声合成に不可欠な最良の単調アライメントを見つけるのに問題がある。 そこで本研究では,並列TTSのためのスタイルベース生成モデルであるStyleTTSを提案する。 トランスファーブル・モノトニック・アリグナー(TMA)と持続不変データ拡張方式により,本手法は音声の自然性および話者類似性の主観的テストにおいて,単一話者および複数話者データセットの最先端モデルよりも有意に優れる。 発話スタイルを自己教師付きで学習することで,これらのカテゴリーを明示的にラベル付けすることなく,任意の参照音声と同じ韻律的・感情的トーンで音声を合成できる。

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