論文の概要: Learning utterance-level representations through token-level acoustic latents prediction for Expressive Speech Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00523v1
• Date: Tue, 1 Nov 2022 15:17:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 13:35:03.121015
• Title: Learning utterance-level representations through token-level acoustic latents prediction for Expressive Speech Synthesis
• Title（参考訳）: 表現型音声合成のためのトークンレベルの音響遅延予測による発話レベル表現の学習
• Authors: Karolos Nikitaras, Konstantinos Klapsas, Nikolaos Ellinas, Georgia Maniati, June Sig Sung, Inchul Hwang, Spyros Raptis, Aimilios Chalamandaris, Pirros Tsiakoulis
• Abstract要約: 細粒度潜在空間もまた粗粒度情報を捉えており、これは多彩な韻律表現を捉えるために潜在空間の次元が大きくなるにつれて明らかである。 本稿では、まず、豊富な音声属性をトークンレベル潜在空間にキャプチャし、入力テキストを付与した先行ネットワークを個別に訓練し、前ステップで抽出した音素レベル後潜在音を予測するために、発話レベル表現を学習することでこの問題を軽減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.691712391306624
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes an Expressive Speech Synthesis model that utilizes token-level latent prosodic variables in order to capture and control utterance-level attributes, such as character acting voice and speaking style. Current works aim to explicitly factorize such fine-grained and utterance-level speech attributes into different representations extracted by modules that operate in the corresponding level. We show that the fine-grained latent space also captures coarse-grained information, which is more evident as the dimension of latent space increases in order to capture diverse prosodic representations. Therefore, a trade-off arises between the diversity of the token-level and utterance-level representations and their disentanglement. We alleviate this issue by first capturing rich speech attributes into a token-level latent space and then, separately train a prior network that given the input text, learns utterance-level representations in order to predict the phoneme-level, posterior latents extracted during the previous step. Both qualitative and quantitative evaluations are used to demonstrate the effectiveness of the proposed approach. Audio samples are available in our demo page.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,文字行動音声や発話スタイルなどの発話レベルの属性をキャプチャし制御するために,トークンレベルの潜在韻律変数を用いた表現型音声合成モデルを提案する。 現在の研究は、このような細粒度および発話レベルの音声属性を、対応するレベルで動作するモジュールによって抽出された異なる表現に明示的に分解することを目的としている。 細粒度潜在性空間は粗粒度情報もキャプチャするので,多種多様な韻律表現を捉えるために,潜在性空間の次元が増加するとより明確になる。 したがって、トークンレベルの表現と発話レベルの表現の多様性と、それらの絡み合いの間にトレードオフが生じる。 本稿では、まず、豊富な音声属性をトークンレベル潜在空間にキャプチャし、入力テキストを付与した先行ネットワークを個別に訓練し、その前のステップで抽出した音素レベル後潜在音を予測するために、発話レベル表現を学習することでこの問題を軽減する。 定性評価と定量的評価の両方を用いて,提案手法の有効性を実証する。 オーディオサンプルはデモページから入手できます。

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