Fugu-MT 論文翻訳(概要): MooseNet: A trainable metric for synthesized speech with plda backend

論文の概要: MooseNet: A trainable metric for synthesized speech with plda backend

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07087v1
Date: Tue, 17 Jan 2023 18:53:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-18 13:16:00.998498
Title: MooseNet: A trainable metric for synthesized speech with plda backend
Title（参考訳）: MooseNet:pldaバックエンドを用いた合成音声のトレーニング可能なメトリック
Authors: Ond\v{r}ej Pl\'atek, Ond\v{r}ej Du\v{s}ek
Abstract要約: 聴取者の平均オピニオンスコア(MOS)を予測するトレーニング可能な音声メトリックであるMooseNetを提案する。簡単なモデリング手法を用いて,課題ベースラインの改善について報告する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.42658286826597
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: We present MooseNet, a trainable speech metric that predicts listeners' Mean Opinion Score (MOS). We report improvements to the challenge baselines using easy-to-use modeling techniques, which also scales for larger self-supervised learning (SSL) model. We present two models. The first model is a Neural Network (NN). As a second model, we propose a PLDA generative model on the top layers of the first NN model, which improves the pure NN model. Ensembles from our two models achieve the top 3 or 4 VoiceMOS leaderboard places on all system and utterance level metrics.
Abstract（参考訳）: リスナーの平均意見スコア(mos)を予測する学習可能な音声指標であるmoosenetを提案する。提案手法は,sslモデルにも適用できるため,簡易なモデリング手法を用いて,課題ベースラインの改善を報告した。 2つのモデルを紹介します最初のモデルはニューラルネットワーク(NN)である。第2のモデルとして、第1のNNモデルのトップ層上のPLDA生成モデルを提案し、純粋なNNモデルを改善する。 2つのモデルのアンサンブルは、すべてのシステムと発話レベルメトリクスで、トップ3か4のvoicemosリーダーボードの場所を達成する。

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