論文の概要: ParrotTTS: Text-to-Speech synthesis by exploiting self-supervised representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01261v3
• Date: Sun, 17 Dec 2023 00:06:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 21:04:59.739733
• Title: ParrotTTS: Text-to-Speech synthesis by exploiting self-supervised representations
• Title（参考訳）: ParrotTTS:自己教師付き表現を利用した音声合成
• Authors: Neil Shah, Saiteja Kosgi, Vishal Tambrahalli, Neha Sahipjohn, Niranjan Pedanekar, Vineet Gandhi
• Abstract要約: ParrotTTSは、モジュール化されたテキスト音声合成モデルである。 単一の話者からの書き起こしを使って、効果的にマルチスピーカーの変種を訓練することができる。 低リソース設定で新しい言語に適応し、自己管理バックボーンのトレーニング中に見えない言語に一般化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.157701195636477
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present ParrotTTS, a modularized text-to-speech synthesis model leveraging disentangled self-supervised speech representations. It can train a multi-speaker variant effectively using transcripts from a single speaker. ParrotTTS adapts to a new language in low resource setup and generalizes to languages not seen while training the self-supervised backbone. Moreover, without training on bilingual or parallel examples, ParrotTTS can transfer voices across languages while preserving the speaker specific characteristics, e.g., synthesizing fluent Hindi speech using a French speaker's voice and accent. We present extensive results in monolingual and multi-lingual scenarios. ParrotTTS outperforms state-of-the-art multi-lingual TTS models using only a fraction of paired data as latter.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,不規則な自己教師付き音声表現を活用するモジュール化テキスト音声合成モデルであるParrotTTSを提案する。 単一の話者からの書き起こしを使って、効果的にマルチスピーカーの変種を訓練することができる。 ParrotTTSは低リソース設定で新しい言語に適応し、自己管理バックボーンのトレーニング中に見えない言語に一般化する。 さらに、パラレルな例やバイリンガルな例を訓練せずに、ParrotTTSはフランス語話者の声とアクセントを使って、流れるヒンディー語を合成するなど、話者固有の特徴を保ちながら、言語間で音声を転送することができる。 単言語および多言語シナリオにおける広範な結果を示す。 ParrotTTSは、ペアデータのごく一部を後者として、最先端の多言語TSモデルより優れている。

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