論文の概要: Speaking Style Conversion With Discrete Self-Supervised Units

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09730v1
• Date: Mon, 19 Dec 2022 18:53:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 15:36:19.308986
• Title: Speaking Style Conversion With Discrete Self-Supervised Units
• Title（参考訳）: 離散的自己監督単位を用いた話し方変換
• Authors: Gallil Maimon, Yossi Adi
• Abstract要約: 音色だけでなく韻律情報(リズムやピッチの変化など)を対象話者に変換する手法を提案する。 提案手法は,音声を離散単位に符号化する事前学習型自己教師型モデルに基づく。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.19785690690611
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Voice Conversion (VC) is the task of making a spoken utterance by one speaker sound as if uttered by a different speaker, while keeping other aspects like content unchanged. Current VC methods, focus primarily on spectral features like timbre, while ignoring the unique speaking style of people which often impacts prosody. In this study, we introduce a method for converting not only the timbre, but also prosodic information (i.e., rhythm and pitch changes) to those of the target speaker. The proposed approach is based on a pretrained, self-supervised, model for encoding speech to discrete units, which make it simple, effective, and easy to optimise. We consider the many-to-many setting with no paired data. We introduce a suite of quantitative and qualitative evaluation metrics for this setup, and empirically demonstrate the proposed approach is significantly superior to the evaluated baselines. Code and samples can be found under https://pages.cs.huji.ac.il/adiyoss-lab/dissc/ .
• Abstract（参考訳）: 音声変換(Voice Conversion, VC)とは、ある話者による音声の発声を、別の話者による発声のように行う作業である。 現在のVCメソッドは、主に音色のようなスペクトル機能に焦点を当て、しばしば韻律に影響を与える独特の話し方を無視している。 本研究では,音色だけでなく,韻律情報(リズムやピッチの変化など)を対象話者に変換する手法を提案する。 提案手法は、音声を離散単位に符号化する事前訓練された自己教師型モデルに基づいており、単純で効果的で容易に最適化できる。 ペアデータのない多対多設定を考える。 そこで本研究では, 定量的, 質的評価指標の組を紹介するとともに, 提案手法が評価基準よりも有意に優れていることを実証的に示す。 コードとサンプルはhttps://pages.cs.huji.ac.il/adiyoss-lab/dissc/で確認できる。

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