論文の概要: Miipher: A Robust Speech Restoration Model Integrating Self-Supervised Speech and Text Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01664v2
• Date: Mon, 14 Aug 2023 09:22:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-15 22:17:04.519662
• Title: Miipher: A Robust Speech Restoration Model Integrating Self-Supervised Speech and Text Representations
• Title（参考訳）: Miipher: 自己監督音声とテキスト表現を統合したロバスト音声復元モデル
• Authors: Yuma Koizumi, Heiga Zen, Shigeki Karita, Yifan Ding, Kohei Yatabe, Nobuyuki Morioka, Yu Zhang, Wei Han, Ankur Bapna, Michiel Bacchiani
• Abstract要約: 音声復元(SR)は、劣化した音声信号を高品質なものに変換するタスクである。 本研究では、Miipherと呼ばれるロバストなSRモデルを提案し、新しいSRアプリケーションにMiipherを適用する。 SRモデルを様々な劣化に対して堅牢にするために、入力特徴としてw2v-BERTから抽出した音声表現と、PnG-BERTを介して書き起こしから抽出したテキスト表現を言語条件付けとして使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.89856133895233
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Speech restoration (SR) is a task of converting degraded speech signals into high-quality ones. In this study, we propose a robust SR model called Miipher, and apply Miipher to a new SR application: increasing the amount of high-quality training data for speech generation by converting speech samples collected from the Web to studio-quality. To make our SR model robust against various degradation, we use (i) a speech representation extracted from w2v-BERT for the input feature, and (ii) a text representation extracted from transcripts via PnG-BERT as a linguistic conditioning feature. Experiments show that Miipher (i) is robust against various audio degradation and (ii) enable us to train a high-quality text-to-speech (TTS) model from restored speech samples collected from the Web. Audio samples are available at our demo page: google.github.io/df-conformer/miipher/
• Abstract（参考訳）: 音声復元(SR)は、劣化した音声信号を高品質なものに変換するタスクである。 本研究では、Miipherと呼ばれる頑健なSRモデルを提案し、Miipherを新しいSRアプリケーションに適用し、Webから収集した音声サンプルをスタジオ品質に変換することによって、音声生成のための高品質なトレーニングデータ量を増やす。 SRモデルを様々な劣化に対して堅牢にするには 一 入力特徴のためにw2v-BERTから抽出した音声表現及び 2PnG-BERTを介してテキストから抽出したテキスト表現を言語条件付き特徴とする。 Miipherの実験結果 (i)各種オーディオ劣化に対して頑健であり (II) Web から収集した音声サンプルから高品質なテキスト音声(TTS)モデルを訓練することができる。 オーディオサンプルはデモページで公開されている。

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