論文の概要: Low-Resource End-to-end Sanskrit TTS using Tacotron2, WaveGlow and Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03558v1
• Date: Wed, 7 Dec 2022 10:15:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 15:14:27.342113
• Title: Low-Resource End-to-end Sanskrit TTS using Tacotron2, WaveGlow and Transfer Learning
• Title（参考訳）: Tacotron2, WaveGlow, Transfer Learning を用いた低リソースエンド・ツー・エンドサンスクリットTS
• Authors: Ankur Debnath, Shridevi S Patil, Gangotri Nadiger, Ramakrishnan Angarai Ganesan
• Abstract要約: 我々は,サンスクリットにおける自然音声を低資源環境下で合成するために,限られたサンスクリットデータを用いた英語事前学習型タコトロン2モデルを微調整した。 実験の結果,サンスクリット語話者37名を対象に,総合的なMOS3.38を達成できた。
• 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: End-to-end text-to-speech (TTS) systems have been developed for European languages like English and Spanish with state-of-the-art speech quality, prosody, and naturalness. However, development of end-to-end TTS for Indian languages is lagging behind in terms of quality. The challenges involved in such a task are: 1) scarcity of quality training data; 2) low efficiency during training and inference; 3) slow convergence in the case of large vocabulary size. In our work reported in this paper, we have investigated the use of fine-tuning the English-pretrained Tacotron2 model with limited Sanskrit data to synthesize natural sounding speech in Sanskrit in low resource settings. Our experiments show encouraging results, achieving an overall MOS of 3.38 from 37 evaluators with good Sanskrit spoken knowledge. This is really a very good result, considering the fact that the speech data we have used is of duration 2.5 hours only.
• Abstract（参考訳）: エンドツーエンドの音声合成システム(TTS: End-to-end text-to-speech)は、英語やスペイン語などのヨーロッパの言語向けに、最先端の音声品質、韻律、自然さで開発された。 しかし、インドの言語用エンドツーエンドTSの開発は品質面で遅れを取っている。 そのようなタスクに関わる課題は次のとおりです。 1) 品質訓練データの不足 2 訓練及び推論における効率の低下 3) 大きな語彙サイズの場合の収束が遅い。 本稿では,サンスクリットにおける自然音声音声を低資源環境下で合成するために,制限されたサンスクリットデータを用いた英語事前学習型タコトロン2モデルの微調整を行った。 実験の結果,サンスクリット語話者37名を対象に,総合的なMOS3.38を達成できた。 使用した音声データが2.5時間しか持たないという事実を考えると、これは本当に良い結果です。

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