論文の概要: An Overview of Affective Speech Synthesis and Conversion in the Deep Learning Era

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.03538v1
• Date: Thu, 6 Oct 2022 13:55:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 15:12:05.598360
• Title: An Overview of Affective Speech Synthesis and Conversion in the Deep Learning Era
• Title（参考訳）: 深層学習における感情音声合成と変換の概観
• Authors: Andreas Triantafyllopoulos, Bj\"orn W. Schuller, G\"ok\c{c}e \.Iymen, Metin Sezgin, Xiangheng He, Zijiang Yang, Panagiotis Tzirakis, Shuo Liu, Silvan Mertes, Elisabeth Andr\'e, Ruibo Fu, Jianhua Tao
• Abstract要約: 表現力(Affect)は、親密な思考、感情、感情を伝達できる媒体に音声を変換する能力を持つ。 近年のテキスト音声合成の進歩に続き、感情音声合成と変換の分野でパラダイムシフトが進行中である。 ディープラーニング(Deep Learning)は、人工知能の最近の進歩の根底にある技術で、これらの取り組みを先導している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.91844543424965
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Speech is the fundamental mode of human communication, and its synthesis has long been a core priority in human-computer interaction research. In recent years, machines have managed to master the art of generating speech that is understandable by humans. But the linguistic content of an utterance encompasses only a part of its meaning. Affect, or expressivity, has the capacity to turn speech into a medium capable of conveying intimate thoughts, feelings, and emotions -- aspects that are essential for engaging and naturalistic interpersonal communication. While the goal of imparting expressivity to synthesised utterances has so far remained elusive, following recent advances in text-to-speech synthesis, a paradigm shift is well under way in the fields of affective speech synthesis and conversion as well. Deep learning, as the technology which underlies most of the recent advances in artificial intelligence, is spearheading these efforts. In the present overview, we outline ongoing trends and summarise state-of-the-art approaches in an attempt to provide a comprehensive overview of this exciting field.
• Abstract（参考訳）: 音声は人間のコミュニケーションの基本的なモードであり、その合成は人間とコンピュータの相互作用研究における中心的な優先事項である。 近年、機械は人間が理解できる音声を生成する技術を習得している。 しかし、発話の言語的内容は、その意味の一部しか含まない。 感情、あるいは表現力は、会話を、親密な思考、感情、感情を伝達できる媒体に変える能力を持っている。 音声合成に表現性を与えるという目標はこれまでも解明されてきたが、テキストから音声への合成の進歩に続いて、感情的音声合成や変換の分野においてもパラダイムシフトが進んでいる。 ディープラーニングは、人工知能の最近の進歩のほとんどを支える技術であり、これらの取り組みを先導している。 本稿では,このエキサイティングな分野を包括的に概観する試みとして,現在進行中のトレンドと最先端のアプローチの概要について概説する。

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