論文の概要: ChatGPT-EDSS: Empathetic Dialogue Speech Synthesis Trained from ChatGPT-derived Context Word Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13724v1
• Date: Tue, 23 May 2023 06:19:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 18:34:55.896119
• Title: ChatGPT-EDSS: Empathetic Dialogue Speech Synthesis Trained from ChatGPT-derived Context Word Embeddings
• Title（参考訳）: ChatGPT-EDSS: ChatGPT由来コンテキスト単語埋め込みを用いた共感対話音声合成
• Authors: Yuki Saito, Shinnosuke Takamichi, Eiji Iimori, Kentaro Tachibana, Hiroshi Saruwatari
• Abstract要約: そこで我々は,ChatGPTを用いた情緒的対話音声合成(EDSS)手法であるChatGPT-EDSSを提案する。 まずチャット履歴をChatGPTに提供し、チャットの各行の意図、感情、話し方を表す3つの単語を生成する。 実験の結果,本手法は感情ラベルやニューラルネットワークに基づくコンテキスト埋め込みを用いた手法と相容れない性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.46571444928867
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We propose ChatGPT-EDSS, an empathetic dialogue speech synthesis (EDSS) method using ChatGPT for extracting dialogue context. ChatGPT is a chatbot that can deeply understand the content and purpose of an input prompt and appropriately respond to the user's request. We focus on ChatGPT's reading comprehension and introduce it to EDSS, a task of synthesizing speech that can empathize with the interlocutor's emotion. Our method first gives chat history to ChatGPT and asks it to generate three words representing the intention, emotion, and speaking style for each line in the chat. Then, it trains an EDSS model using the embeddings of ChatGPT-derived context words as the conditioning features. The experimental results demonstrate that our method performs comparably to ones using emotion labels or neural network-derived context embeddings learned from chat histories. The collected ChatGPT-derived context information is available at https://sarulab-speech.github.io/demo_ChatGPT_EDSS/.
• Abstract（参考訳）: そこで我々は,ChatGPTを用いた情緒的対話音声合成(EDSS)手法であるChatGPT-EDSSを提案する。 ChatGPTは、入力プロンプトの内容と目的を深く理解し、ユーザの要求に適切に応答できるチャットボットである。 本稿では,ChatGPTの読み理解に着目し,対話者の感情に共感できる音声合成タスクであるEDSSを紹介する。 まず、チャット履歴をチャットgptに与え、チャット中の各行の意図、感情、話し方を表す3つの単語を生成する。 次に、ChatGPT由来の文脈単語を条件付き特徴として埋め込みを用いてEDSSモデルを訓練する。 提案手法は,チャット履歴から学習した感情ラベルやニューラルネットワーク由来のコンテキスト埋め込みを用いて比較可能であった。 収集されたChatGPT由来のコンテキスト情報はhttps://sarulab-speech.github.io/demo_ChatGPT_EDSS/で確認できる。

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