論文の概要: Cross-Lingual Transfer Learning for Phrase Break Prediction with Multilingual Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02579v1
• Date: Mon, 5 Jun 2023 04:10:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 16:58:42.246480
• Title: Cross-Lingual Transfer Learning for Phrase Break Prediction with Multilingual Language Model
• Title（参考訳）: 多言語言語モデルを用いたフレーズブレーク予測のための言語間伝達学習
• Authors: Hoyeon Lee, Hyun-Wook Yoon, Jong-Hwan Kim, Jae-Min Kim
• Abstract要約: 言語間変換学習は低リソース言語の性能向上に特に有効である。 このことは、リソース不足言語におけるTSフロントエンドの開発には、言語間転送が安価で効果的であることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.730152819942445
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Phrase break prediction is a crucial task for improving the prosody naturalness of a text-to-speech (TTS) system. However, most proposed phrase break prediction models are monolingual, trained exclusively on a large amount of labeled data. In this paper, we address this issue for low-resource languages with limited labeled data using cross-lingual transfer. We investigate the effectiveness of zero-shot and few-shot cross-lingual transfer for phrase break prediction using a pre-trained multilingual language model. We use manually collected datasets in four Indo-European languages: one high-resource language and three with limited resources. Our findings demonstrate that cross-lingual transfer learning can be a particularly effective approach, especially in the few-shot setting, for improving performance in low-resource languages. This suggests that cross-lingual transfer can be inexpensive and effective for developing TTS front-end in resource-poor languages.
• Abstract（参考訳）: テキスト音声(TTS)システムの韻律的自然性を改善するためには,フレーズブレーク予測が重要な課題である。 しかし、ほとんどのフレーズブレーク予測モデルはモノリンガルであり、大量のラベル付きデータにのみ訓練されている。 本稿では,言語間転送を用いたラベル付きデータ制限のある低リソース言語について,この問題に対処する。 事前学習した多言語言語モデルを用いたフレーズブレーク予測におけるゼロショットと少数ショットのクロスランガル転送の有効性について検討する。 私たちは、Indo-Europeanの4つの言語で手作業で収集したデータセットを使用します。 本研究は,低リソース言語の性能向上のために,多言語間移動学習が特に有効であることを示すものである。 このことは,ttsフロントエンドの開発において,言語間伝達が安価で効果的であることを示唆している。

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