論文の概要: EMNS /Imz/ Corpus: An emotive single-speaker dataset for narrative storytelling in games, television and graphic novels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13137v1
• Date: Mon, 22 May 2023 15:32:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 14:57:54.560430
• Title: EMNS /Imz/ Corpus: An emotive single-speaker dataset for narrative storytelling in games, television and graphic novels
• Title（参考訳）: EMNS/Imz/ Corpus: ゲーム、テレビ、グラフィックノベルにおけるストーリーテリングのための動機的単一話者データセット
• Authors: Kari Ali Noriy, Xiaosong Yang, Jian Jun Zhang
• Abstract要約: 本稿では,ラベル付き発話を用いた英国英語の高品質音声データセットであるEMNSコーパスについて述べる。 EMNSは、より自然で表現力のある音声合成技術を支援するために、高品質でクリーンな記録を提供することにより、既存のデータセットを改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.2375553155844266
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The increasing adoption of text-to-speech technologies has led to a growing demand for natural and emotive voices that adapt to a conversation's context and emotional tone. This need is particularly relevant for interactive narrative-driven systems such as video games, TV shows, and graphic novels. To address this need, we present the Emotive Narrative Storytelling (EMNS) corpus, a dataset of high-quality British English speech with labelled utterances designed to enhance interactive experiences with dynamic and expressive language. We provide high-quality clean audio recordings and natural language description pairs with transcripts and user-reviewed and self-reported labels for features such as word emphasis, expressiveness, and emotion labels. EMNS improves on existing datasets by providing higher quality and clean recording to aid more natural and expressive speech synthesis techniques for interactive narrative-driven experiences. Additionally, we release our remote and scalable data collection system to the research community.
• Abstract（参考訳）: テキスト音声技術の採用が増加し、会話の文脈や感情のトーンに適応する自然な、感情的な声の需要が高まった。 このニーズは、ビデオゲーム、テレビ番組、グラフィックノベルといったインタラクティブな物語駆動システムに特に関係している。 そこで本研究では,対話的体験を動的かつ表現豊かにするためのラベル付き発話を用いた高品質英国英語音声のデータセットであるemotive narrative storytelling(emns)コーパスを提案する。 単語強調,表現力,感情ラベルなどの特徴に対して,高品位な音声録音と自然言語記述対と書き起こし,自己評価・自己報告ラベルを提供する。 EMNSは、インタラクティブな物語駆動体験のためのより自然で表現豊かな音声合成技術を支援するために、高品質でクリーンな記録を提供することにより、既存のデータセットを改善する。 さらに、リモートでスケーラブルなデータ収集システムを研究コミュニティにリリースしています。

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