論文の概要: MParrotTTS: Multilingual Multi-speaker Text to Speech Synthesis in Low Resource Setting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11926v1
• Date: Fri, 19 May 2023 13:43:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 02:04:01.993692
• Title: MParrotTTS: Multilingual Multi-speaker Text to Speech Synthesis in Low Resource Setting
• Title（参考訳）: mparrottts:低資源環境における多言語多話者テキストから音声合成
• Authors: Neil Shah, Vishal Tambrahalli, Saiteja Kosgi, Niranjan Pedanekar, Vineet Gandhi
• Abstract要約: MParrotTTSは、TTS合成モデルである。 最小限の教師付きデータを持つ新しい言語に適応し、自己教師付き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。 音声の自然度と話者類似度を並列・言語間合成における6言語について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.37243395952266
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present MParrotTTS, a unified multilingual, multi-speaker text-to-speech (TTS) synthesis model that can produce high-quality speech. Benefiting from a modularized training paradigm exploiting self-supervised speech representations, MParrotTTS adapts to a new language with minimal supervised data and generalizes to languages not seen while training the self-supervised backbone. Moreover, without training on any bilingual or parallel examples, MParrotTTS 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 on six languages in terms of speech naturalness and speaker similarity in parallel and cross-lingual synthesis. The proposed model outperforms the state-of-the-art multilingual TTS models and baselines, using only a small fraction of supervised training data. Speech samples from our model can be found at https://paper2438.github.io/tts/
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高品質音声を生成可能な多言語多話者音声合成モデルであるmparrotttsを提案する。 MParrotTTSは、自己教師付き音声表現を活用するモジュール化された訓練パラダイムから恩恵を受け、最小教師付きデータを持つ新しい言語に適応し、自己教師付き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、MParrotTTSはバイリンガルやパラレルな例を訓練することなく、フランス語話者の声とアクセントを使って、流動的な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。 音声の自然度と話者類似度を並列・言語間合成における6言語について検討した。 提案したモデルは,教師付きトレーニングデータのごく一部を用いて,最先端の多言語TSモデルとベースラインより優れている。 私たちのモデルの音声サンプルはhttps://paper2438.github.io/tts/で確認できる。

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