論文の概要: Human-in-the-loop Speaker Adaptation for DNN-based Multi-speaker TTS

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10256v1
• Date: Tue, 21 Jun 2022 11:08:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-26 12:38:07.564417
• Title: Human-in-the-loop Speaker Adaptation for DNN-based Multi-speaker TTS
• Title（参考訳）: DNNを用いたマルチスピーカTSのためのHuman-in-the-loop Speaker Adaptation
• Authors: Kenta Udagawa, Yuki Saito, Hiroshi Saruwatari
• Abstract要約: マルチ話者音声を対象としたヒューマン・イン・ザ・ループ話者適応手法を提案する。 提案手法では, ユーザに対して, 埋め込み空間内の線分上の点を選択するように繰り返し要求する逐次線探索アルゴリズムを用いる。 実験結果から,提案手法は客観的および主観的評価において従来の手法に匹敵する性能を達成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.023566245506046
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper proposes a human-in-the-loop speaker-adaptation method for multi-speaker text-to-speech. With a conventional speaker-adaptation method, a target speaker's embedding vector is extracted from his/her reference speech using a speaker encoder trained on a speaker-discriminative task. However, this method cannot obtain an embedding vector for the target speaker when the reference speech is unavailable. Our method is based on a human-in-the-loop optimization framework, which incorporates a user to explore the speaker-embedding space to find the target speaker's embedding. The proposed method uses a sequential line search algorithm that repeatedly asks a user to select a point on a line segment in the embedding space. To efficiently choose the best speech sample from multiple stimuli, we also developed a system in which a user can switch between multiple speakers' voices for each phoneme while looping an utterance. Experimental results indicate that the proposed method can achieve comparable performance to the conventional one in objective and subjective evaluations even if reference speech is not used as the input of a speaker encoder directly.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチスピーカー音声合成のための話者適応方式を提案する。 従来の話者適応法では、話者識別タスクで訓練された話者エンコーダを用いて、対象話者の埋め込みベクトルを基準音声から抽出する。 しかし、参照音声が利用できない場合には、対象話者に対する埋め込みベクトルを得ることができない。 提案手法は,ユーザが話者埋め込み空間を探索し,対象話者の埋め込みを見つけるための,ループ内最適化フレームワークに基づいている。 提案手法では, ユーザに対して, 埋め込み空間内の線分上の点を選択するように繰り返し要求する逐次線探索アルゴリズムを用いる。 また,複数の音声刺激から最適な音声サンプルを効率よく選択するために,発話をループしながら各音素毎に複数の話者の声を切り替えるシステムを開発した。 実験結果から,提案手法は話者エンコーダの入力として参照音声を使用しなくても,従来の手法と客観的,主観的評価で同等の性能が得られることが示された。

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