論文の概要: IMaSC -- ICFOSS Malayalam Speech Corpus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12796v1
• Date: Wed, 23 Nov 2022 09:21:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 16:00:41.389112
• Title: IMaSC -- ICFOSS Malayalam Speech Corpus
• Title（参考訳）: imasc -- icfoss malayalam音声コーパス
• Authors: Deepa P Gopinath, Thennal D K, Vrinda V Nair, Swaraj K S, Sachin G
• Abstract要約: 約50時間の音声を含むマラヤラム語テキストと音声コーパスであるIMaSCについて述べる。 8つのスピーカーと合計34,473のテキストオーディオペアを持つIMaSCは、他のすべてのパブリックな代替品よりも大きい。 以上の結果から,我々のモデルでは,従来の研究や公開モデルに比べて自然度が有意に向上し,平均世論スコアは4.50であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Modern text-to-speech (TTS) systems use deep learning to synthesize speech increasingly approaching human quality, but they require a database of high quality audio-text sentence pairs for training. Malayalam, the official language of the Indian state of Kerala and spoken by 35+ million people, is a low resource language in terms of available corpora for TTS systems. In this paper, we present IMaSC, a Malayalam text and speech corpora containing approximately 50 hours of recorded speech. With 8 speakers and a total of 34,473 text-audio pairs, IMaSC is larger than every other publicly available alternative. We evaluated the database by using it to train TTS models for each speaker based on a modern deep learning architecture. Via subjective evaluation, we show that our models perform significantly better in terms of naturalness compared to previous studies and publicly available models, with an average mean opinion score of 4.50, indicating that the synthesized speech is close to human quality.
• Abstract（参考訳）: 現代のテキスト音声合成システム(TTS)は、人間の品質に近づきつつある音声を深層学習で合成するが、訓練には高品質な音声テキスト文ペアのデータベースが必要である。 インド・ケララ州の公用語であるマラヤラムは、3500万人以上の人々が話しており、TSシステムのコーパスとして利用できる低資源言語である。 本稿では,約50時間の音声を含むマラヤラム語テキストと音声コーパスであるIMaSCについて述べる。 8つのスピーカーと合計34,473のテキストオーディオペアを持つIMaSCは、他のすべてのパブリックな代替品よりも大きい。 我々は,最新のディープラーニングアーキテクチャに基づいて,話者毎のTSモデルをトレーニングするためにデータベースを評価した。 主観的評価により,我々のモデルは,従来の研究や公開モデルに比べて自然度が有意に向上し,平均世論スコアは4.50であり,合成された音声は人的品質に近いことを示す。

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