論文の概要: Generating Gender-Ambiguous Text-to-Speech Voices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00375v1
• Date: Tue, 1 Nov 2022 10:40:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 13:35:57.871194
• Title: Generating Gender-Ambiguous Text-to-Speech Voices
• Title（参考訳）: ジェンダー不明瞭テキスト音声の生成
• Authors: Konstantinos Markopoulos, Georgia Maniati, Georgios Vamvoukakis, Nikolaos Ellinas, Karolos Nikitaras, Konstantinos Klapsas, Georgios Vardaxoglou, Panos Kakoulidis, June Sig Sung, Inchul Hwang, Aimilios Chalamandaris, Pirros Tsiakoulis and Spyros Raptis
• Abstract要約: 音声アシスタントや音声ユーザインタフェースの性別は、その認識されたアイデンティティの中心的な要素である。 本研究は,既存の人物に対応しないジェンダー・あいまいな音声音声を生成するタスクに対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.336561084741513
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The gender of a voice assistant or any voice user interface is a central element of its perceived identity. While a female voice is a common choice, there is an increasing interest in alternative approaches where the gender is ambiguous rather than clearly identifying as female or male. This work addresses the task of generating gender-ambiguous text-to-speech (TTS) voices that do not correspond to any existing person. This is accomplished by sampling from a latent speaker embeddings' space that was formed while training a multilingual, multi-speaker TTS system on data from multiple male and female speakers. Various options are investigated regarding the sampling process. In our experiments, the effects of different sampling choices on the gender ambiguity and the naturalness of the resulting voices are evaluated. The proposed method is shown able to efficiently generate novel speakers that are superior to a baseline averaged speaker embedding. To our knowledge, this is the first systematic approach that can reliably generate a range of gender-ambiguous voices to meet diverse user requirements.
• Abstract（参考訳）: 音声アシスタントまたは任意の音声ユーザーインタフェースの性別は、その認識されたアイデンティティの中心要素である。 女性の声は一般的な選択であるが、女性や男性と明確に区別するよりも、性別が曖昧である別のアプローチへの関心が高まっている。 本研究は,既存の人物と一致しない性あいまいな音声音声(TTS)を生成するタスクに対処する。 これは、複数の話者からのデータに基づいて多言語多話者ttsシステムを訓練中に形成された潜在話者埋め込み空間からサンプリングすることで達成される。 サンプリングプロセスについては様々な選択肢が検討されている。 実験では、異なるサンプリング選択が性別のあいまいさや発声の自然性に及ぼす影響を評価した。 提案手法は, ベースライン平均話者埋め込みよりも優れた新しい話者を効率的に生成できることを示す。 我々の知る限り、これは多様なユーザー要求を満たすために、性別とあいまいな声を確実に生成できる最初の体系的なアプローチである。

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