論文の概要: Multilingual Multiaccented Multispeaker TTS with RADTTS

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10335v1
• Date: Tue, 24 Jan 2023 22:39:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-26 16:24:47.529331
• Title: Multilingual Multiaccented Multispeaker TTS with RADTTS
• Title（参考訳）: RADTTSを用いた多言語多言語マルチスピーカTS
• Authors: Rohan Badlani, Rafael Valle, Kevin J. Shih, Jo\~ao Felipe Santos, Siddharth Gururani, Bryan Catanzaro
• Abstract要約: RADTTSに基づく多言語・多言語・多話者音声合成モデルを提案する。 7つのアクセントからなるオープンソースデータセットにおいて、任意の話者に対して合成アクセントを制御する能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.234787964238645
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We work to create a multilingual speech synthesis system which can generate speech with the proper accent while retaining the characteristics of an individual voice. This is challenging to do because it is expensive to obtain bilingual training data in multiple languages, and the lack of such data results in strong correlations that entangle speaker, language, and accent, resulting in poor transfer capabilities. To overcome this, we present a multilingual, multiaccented, multispeaker speech synthesis model based on RADTTS with explicit control over accent, language, speaker and fine-grained $F_0$ and energy features. Our proposed model does not rely on bilingual training data. We demonstrate an ability to control synthesized accent for any speaker in an open-source dataset comprising of 7 accents. Human subjective evaluation demonstrates that our model can better retain a speaker's voice and accent quality than controlled baselines while synthesizing fluent speech in all target languages and accents in our dataset.
• Abstract（参考訳）: 我々は,個々の音声の特徴を維持しつつ,適切なアクセントで音声を生成する多言語音声合成システムの構築に取り組んでいる。 これは、複数の言語でバイリンガルトレーニングデータを取得するのが高価であり、そのようなデータが欠如すると、話者、言語、アクセントが絡み合う強い相関関係が生まれ、転送能力が低下するからである。 これを解決するために、アクセント、言語、話者、きめ細かい$F_0$およびエネルギー特徴を明示的に制御したRADTTSに基づく多言語多話者音声合成モデルを提案する。 提案モデルはバイリンガル学習データに依存しない。 7つのアクセントからなるオープンソースのデータセットにおいて、任意の話者の合成アクセントを制御する能力を示す。 人間の主観的評価は、我々のモデルがコントロールされたベースラインよりも話者の声とアクセントの質を保ちつつ、すべてのターゲット言語とデータセットのアクセントで流行った音声を合成できることを示しています。

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