論文の概要: Efficiently Trained Low-Resource Mongolian Text-to-Speech System Based On FullConv-TTS

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01948v3
• Date: Sun, 16 Apr 2023 05:01:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 23:24:41.836144
• Title: Efficiently Trained Low-Resource Mongolian Text-to-Speech System Based On FullConv-TTS
• Title（参考訳）: fullconv-ttsに基づく低リソースモンゴル語テキスト音声合成システム
• Authors: Ziqi Liang
• Abstract要約: 本稿では,RNN成分(繰り返し単位)を用いない深層畳み込みニューラルネットワークに基づく音声合成システムを提案する。 同時に、時間ワープ、周波数マスク、時間マスクといった一連のデータ拡張手法により、モデルの汎用性とロバスト性を向上する。 最後に, CNN コンポーネントのみを用いた TTS モデルは,Tacotron などの古典的 TTS モデルと比較してトレーニング時間を短縮できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recurrent Neural Networks (RNNs) have become the standard modeling technique for sequence data, and are used in a number of novel text-to-speech models. However, training a TTS model including RNN components has certain requirements for GPU performance and takes a long time. In contrast, studies have shown that CNN-based sequence synthesis technology can greatly reduce training time in text-to-speech models while ensuring a certain performance due to its high parallelism. We propose a new text-to-speech system based on deep convolutional neural networks that does not employ any RNN components (recurrent units). At the same time, we improve the generality and robustness of our model through a series of data augmentation methods such as Time Warping, Frequency Mask, and Time Mask. The final experimental results show that the TTS model using only the CNN component can reduce the training time compared to the classic TTS models such as Tacotron while ensuring the quality of the synthesized speech.
• Abstract（参考訳）: リカレントニューラルネットワーク(RNN)はシーケンスデータの標準的なモデリング技術となり、多くの新しい音声合成モデルで使われている。 しかし、RNNコンポーネントを含むTSモデルのトレーニングには、GPUのパフォーマンスに一定の要件があり、長い時間がかかる。 対照的に、CNNに基づくシーケンス合成技術は、高い並列性により一定の性能を確保しつつ、テキスト音声モデルのトレーニング時間を大幅に短縮することを示した。 本稿では,rnnコンポーネント(リカレントユニット)を一切使用しない深層畳み込みニューラルネットワークに基づく新しい音声合成システムを提案する。 同時に, 時間ゆがみ, 周波数マスク, タイムマスクなどのデータ拡張手法により, モデルの汎用性とロバスト性を向上させる。 最後に,CNN成分のみを用いたTSモデルは,合成音声の品質を確保しつつ,タコトロンのような古典的TSモデルと比較してトレーニング時間を短縮できることを示した。

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