論文の概要: End-to-End Text-to-Speech Based on Latent Representation of Speaking Styles Using Spontaneous Dialogue

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12040v1
• Date: Fri, 24 Jun 2022 02:32:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-27 12:58:47.891091
• Title: End-to-End Text-to-Speech Based on Latent Representation of Speaking Styles Using Spontaneous Dialogue
• Title（参考訳）: 自発対話を用いた発話スタイルの潜在表現に基づくエンドツーエンドテキスト音声合成
• Authors: Kentaro Mitsui, Tianyu Zhao, Kei Sawada, Yukiya Hono, Yoshihiko Nankaku, Keiichi Tokuda
• Abstract要約: 本研究の目的は,人間の対話によく似たテキスト音声(TTS)を実現することである。 まず、実際の自然対話を記録し、書き起こす。 提案した対話TSは、第1段階、変分オートエンコーダ(VAE)-VITSまたはガウス混合変分オートエンコーダ(GMVAE)-VITSの2段階で訓練される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.149834552175076
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent text-to-speech (TTS) has achieved quality comparable to that of humans; however, its application in spoken dialogue has not been widely studied. This study aims to realize a TTS that closely resembles human dialogue. First, we record and transcribe actual spontaneous dialogues. Then, the proposed dialogue TTS is trained in two stages: first stage, variational autoencoder (VAE)-VITS or Gaussian mixture variational autoencoder (GMVAE)-VITS is trained, which introduces an utterance-level latent variable into variational inference with adversarial learning for end-to-end text-to-speech (VITS), a recently proposed end-to-end TTS model. A style encoder that extracts a latent speaking style representation from speech is trained jointly with TTS. In the second stage, a style predictor is trained to predict the speaking style to be synthesized from dialogue history. During inference, by passing the speaking style representation predicted by the style predictor to VAE/GMVAE-VITS, speech can be synthesized in a style appropriate to the context of the dialogue. Subjective evaluation results demonstrate that the proposed method outperforms the original VITS in terms of dialogue-level naturalness.
• Abstract（参考訳）: 近年のTTS (text-to-speech) は人間に匹敵する品質を達成しているが, 音声対話への応用は広く研究されていない。 本研究の目的は,人間の対話によく似たTSを実現することである。 まず, 自発対話を録音し, 書き起こしを行う。 次に、第1段、変分オートエンコーダ(vae)−vitsまたはガウス混合変分オートエンコーダ(gmvae)−vitsを訓練し、最近提案されているエンドツーエンドttsモデルであるエンドツーエンドテキスト・ツー・スパイチ(vits)に対する逆学習を伴う変動推論に発話レベル潜在変数を導入する。 潜在発話スタイル表現を音声から抽出するスタイルエンコーダをttsと共同で訓練する。 第2段階では、対話履歴から合成される発話スタイルを予測するようにスタイル予測器を訓練する。 推論中、スタイル予測器が予測する発話スタイル表現をvae/gmvae-vitsに渡すことにより、対話の文脈に適したスタイルで音声を合成することができる。 主観評価の結果,提案手法は対話レベルの自然性において,元のVITSよりも優れていた。

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