論文の概要: EE-TTS: Emphatic Expressive TTS with Linguistic Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12107v1
• Date: Sat, 20 May 2023 05:58:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 00:36:52.491585
• Title: EE-TTS: Emphatic Expressive TTS with Linguistic Information
• Title（参考訳）: EE-TTS:言語情報を用いた強調表現型TS
• Authors: Yi Zhong, Chen Zhang, Xule Liu, Chenxi Sun, Weishan Deng, Haifeng Hu, Zhongqian Sun
• Abstract要約: 強調音声と言語情報を用いて表現音声を合成するEmphatic Expressive TTS(EE-TTS)を提案する。 EE-TTSはテキストから適切な強調位置を識別できる強調予測器を含んでいる。 実験の結果、EE-TTSは、表現性と自然性において、MOSの改善0.49と0.67でベースラインを上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.564016454752203
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While Current TTS systems perform well in synthesizing high-quality speech, producing highly expressive speech remains a challenge. Emphasis, as a critical factor in determining the expressiveness of speech, has attracted more attention nowadays. Previous works usually enhance the emphasis by adding intermediate features, but they can not guarantee the overall expressiveness of the speech. To resolve this matter, we propose Emphatic Expressive TTS (EE-TTS), which leverages multi-level linguistic information from syntax and semantics. EE-TTS contains an emphasis predictor that can identify appropriate emphasis positions from text and a conditioned acoustic model to synthesize expressive speech with emphasis and linguistic information. Experimental results indicate that EE-TTS outperforms baseline with MOS improvements of 0.49 and 0.67 in expressiveness and naturalness. EE-TTS also shows strong generalization across different datasets according to AB test results.
• Abstract（参考訳）: 現在のttsシステムは高品質な音声合成に優れているが、高い表現力を持つ音声を生成することは依然として課題である。 音声の表現力を決定する上で重要な要素として強調が注目されている。 以前の作品は通常、中間的な特徴を追加することで強調を強化するが、音声の全体的な表現性を保証することはできない。 そこで本研究では,構文や意味論から多段階の言語情報を活用するEmphatic Expressive TTS(EE-TTS)を提案する。 EE-TTSには、テキストから適切な強調位置を特定できる強調予測器と、強調情報と言語情報で表現音声を合成する条件付き音響モデルが含まれている。 実験の結果、EE-TTSは、表現性と自然性において、MOSの改善0.49と0.67でベースラインを上回った。 EE-TTSはまた、ABテスト結果に従って異なるデータセット間で強力な一般化を示す。

関連論文リスト

• Cross-Dialect Text-To-Speech in Pitch-Accent Language Incorporating Multi-Dialect Phoneme-Level BERT [29.167336994990542]
  クロス・ディレクト・テキスト・トゥ・スペーチ(CD-TTS)は、非ネイティブ方言における学習された話者の声を合成するタスクである。 本稿では,3つのサブモジュールからなる新しいTSモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-11T13:40:27Z)
• DEX-TTS: Diffusion-based EXpressive Text-to-Speech with Style Modeling on Time Variability [7.005068872406135]
  DEX-TTS (Diffusion-based Expressive TTS) は参照型音声合成のための音響モデルである。 DEX-TTSは、参照音声から抽出されたスタイルを扱うエンコーダとアダプタを含んでいる。 さらに、TTSの拡散ネットワークを改善するために、重複パッチと畳み込み周波数パッチの埋め込み方式を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-27T12:39:55Z)
• An Initial Investigation of Language Adaptation for TTS Systems under Low-resource Scenarios [76.11409260727459]
  本稿では,最近のSSLベースの多言語TSシステムであるZMM-TTSの言語適応性について検討する。 本研究では,事前学習言語と対象言語との音声学的な類似性が,対象言語の適応性能に影響を及ぼすことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T08:16:52Z)
• Accent Conversion in Text-To-Speech Using Multi-Level VAE and Adversarial Training [14.323313455208183]
  包括的音声技術は、特定のアクセントを持つ人々のような特定のグループに対する偏見を消すことを目的としている。 本稿では,アクセント付き音声合成と変換に逆学習を用いたマルチレベル変分オートエンコーダを用いたTSモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-03T05:56:02Z)
• MM-TTS: A Unified Framework for Multimodal, Prompt-Induced Emotional Text-to-Speech Synthesis [70.06396781553191]
  MM-TTS(Multimodal Emotional Text-to-Speech System)は、複数のモーダルからの感情的手がかりを利用して、高表現的で感情的に共鳴する音声を生成する統合フレームワークである。 Emotion Prompt Alignment Module (EP-Align),Emotion Embedding-induced TTS (EMI-TTS),Emotion Embedding-induced TTS (Emotion Embedding-induced TTS) の2つの主要なコンポーネントで構成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T03:19:39Z)
• StoryTTS: A Highly Expressive Text-to-Speech Dataset with Rich Textual Expressiveness Annotations [12.891344121936902]
  本稿では,高ETTSデータセットであるStoryTTSについて紹介する。 StoryTTSでは,言語学や修辞学などを通じて,5つの異なる次元を含む音声関連テキスト表現を分析・定義する。 得られたコーパスは、正確なテキスト書き起こしとリッチテキスト表現性アノテーションを備えた61時間連続かつ高韻律音声を含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-23T11:41:35Z)
• Enhancing Speech-to-Speech Translation with Multiple TTS Targets [62.18395387305803]
  直接S2STモデルに対する合成対象音声の変更の効果を解析する。 異なるTSシステムから複数のターゲットを持つS2STシステムを協調的に最適化するマルチタスクフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-10T14:33:33Z)
• On the Interplay Between Sparsity, Naturalness, Intelligibility, and Prosody in Speech Synthesis [102.80458458550999]
  スパーティイとその後の合成音声に対する効果のトレードオフについて検討する。 以上の結果から, 終末TTSモデルに限らず, プルーニングされたTTSモデルでも, 自然性や知性に富んだ合成音声を生成できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-04T02:03:28Z)
• A Survey on Neural Speech Synthesis [110.39292386792555]
  テキスト・トゥ・スピーチ(TTS)は、音声、言語、機械学習のコミュニティにおけるホットな研究テーマである。 我々は、現在の研究と今後のトレンドをよく理解することを目的として、ニューラルTSに関する包括的な調査を行っている。 我々は、テキスト分析、音響モデル、ボコーダなど、ニューラルネットワークの重要なコンポーネントと、高速TS、低リソースTS、堅牢TS、表現型TS、適応型TSなど、いくつかの先進的なトピックに焦点を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-29T16:50:51Z)
• Semi-supervised Learning for Multi-speaker Text-to-speech Synthesis Using Discrete Speech Representation [125.59372403631006]
  マルチ話者テキスト音声(TTS)のための半教師付き学習手法を提案する。 マルチスピーカTTSモデルは、離散音声表現を備えたエンコーダデコーダフレームワークを用いて、未転写音声から学習することができる。 提案した半教師あり学習手法は,音声データの一部がうるさい場合にも有効であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-16T15:47:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。