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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00375v3
• Date: Sun, 11 Jun 2023 21:33:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 02:21:09.666500
• Title: Generating Multilingual Gender-Ambiguous Text-to-Speech Voices
• Title（参考訳）: 多言語性同一性音声の生成
• Authors: Konstantinos Markopoulos, Georgia Maniati, Georgios Vamvoukakis, Nikolaos Ellinas, Georgios Vardaxoglou, Panos Kakoulidis, Junkwang Oh, Gunu Jho, Inchul Hwang, Aimilios Chalamandaris, Pirros Tsiakoulis and Spyros Raptis
• Abstract要約: 本研究は,マルチスピーカ・マルチリンガル・セッティングにおいて,男女あいまいなTTS音声を新たに生成する作業に対処する。 我々の知る限り、これは、様々な性別のあいまいな声を確実に生成できる、体系的で検証された最初のアプローチである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.005334718121374
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The gender of any voice user interface is a key element of its perceived identity. Recently, there has been increasing interest in interfaces where the gender is ambiguous rather than clearly identifying as female or male. This work addresses the task of generating novel gender-ambiguous TTS voices in a multi-speaker, multilingual setting. This is accomplished by efficiently sampling from a latent speaker embedding space using a proposed gender-aware method. Extensive objective and subjective evaluations clearly indicate that this method is able to efficiently generate a range of novel, diverse voices that are consistent and perceived as more gender-ambiguous than a baseline voice across all the languages examined. Interestingly, the gender perception is found to be robust across two demographic factors of the listeners: native language and gender. To our knowledge, this is the first systematic and validated approach that can reliably generate a variety of gender-ambiguous voices.
• Abstract（参考訳）: 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重要な要素である。 近年、女性や男性と明確に識別するよりも、性別があいまいなインターフェースへの関心が高まっている。 本研究は,多話者・多言語環境でのtts音声生成の課題について述べる。 本手法は,提案手法を用いて潜在話者埋め込み空間から効率的にサンプリングすることで実現される。 広範囲な客観評価と主観評価は,本手法が,すべての言語で検討されている基本音声よりも,一貫性があり,性別があいまいな,斬新で多様な音声を効率よく生成できることを示す。 興味深いことに、性別知覚は、リスナーの2つの人口統計学的要因(ネイティブ言語とジェンダー)にまたがって堅牢であることが判明した。 我々の知る限り、これは、様々な性別のあいまいな声を確実に生成できる、体系的で検証された最初のアプローチである。

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