論文の概要: Prosody-controllable spontaneous TTS with neural HMMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13533v2
• Date: Thu, 1 Jun 2023 10:51:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-03 01:14:15.411190
• Title: Prosody-controllable spontaneous TTS with neural HMMs
• Title（参考訳）: ニューラルHMMを用いた韻律制御型自発性TS
• Authors: Harm Lameris, Shivam Mehta, Gustav Eje Henter, Joakim Gustafson, \'Eva Sz\'ekely
• Abstract要約: 小型で不規則なデータセットから素早く学習できるTSアーキテクチャを提案する。 我々は既存のニューラルHMMベースのTSシステムに発話レベルの韻律制御を加える。 本研究では,2種類の難聴音声を合成するシステムの性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.472325158964646
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spontaneous speech has many affective and pragmatic functions that are interesting and challenging to model in TTS. However, the presence of reduced articulation, fillers, repetitions, and other disfluencies in spontaneous speech make the text and acoustics less aligned than in read speech, which is problematic for attention-based TTS. We propose a TTS architecture that can rapidly learn to speak from small and irregular datasets, while also reproducing the diversity of expressive phenomena present in spontaneous speech. Specifically, we add utterance-level prosody control to an existing neural HMM-based TTS system which is capable of stable, monotonic alignments for spontaneous speech. We objectively evaluate control accuracy and perform perceptual tests that demonstrate that prosody control does not degrade synthesis quality. To exemplify the power of combining prosody control and ecologically valid data for reproducing intricate spontaneous speech phenomena, we evaluate the system's capability of synthesizing two types of creaky voice. Audio samples are available at https://www.speech.kth.se/tts-demos/prosodic-hmm/
• Abstract（参考訳）: 自発音声には多くの感情的・実践的な機能があり、TSのモデル化は興味深い。 しかし, 自発音声における調音, 補聴器, 繰り返し, その他の不一致の存在は, テキストや音響の整合性を, 注意に基づくTTSでは問題となる読み上げ音声よりも小さくする。 本稿では, 自然発話における表現現象の多様性を再現しながら, 小型・不規則なデータセットから素早く学習できるTSアーキテクチャを提案する。 具体的には,自発音声に対して安定な単調アライメントが可能な既存のニューラルhmmベースのttsシステムに発話レベルの韻律制御を追加する。 制御精度を客観的に評価し,韻律制御が合成品質を劣化させないことを示す知覚テストを行う。 複雑な自然発声現象を再現するための韻律制御と生態学的に有効なデータの組み合わせの力を例示するために,2種類のクレーキー音声を合成するシステムの能力を評価する。 オーディオサンプルはhttps://www.speech.kth.se/tts-demos/prosodic-hmm/で入手できる。

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