論文の概要: PauseSpeech: Natural Speech Synthesis via Pre-trained Language Model and Pause-based Prosody Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07489v1
• Date: Tue, 13 Jun 2023 01:36:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 15:18:00.841086
• Title: PauseSpeech: Natural Speech Synthesis via Pre-trained Language Model and Pause-based Prosody Modeling
• Title（参考訳）: PauseSpeech: 事前学習言語モデルによる自然な音声合成とポーズに基づく韻律モデリング
• Authors: Ji-Sang Hwang, Sang-Hoon Lee, and Seong-Whan Lee
• Abstract要約: 本稿では,事前学習した言語モデルとポーズに基づく韻律モデルを用いた音声合成システムPuaseSpeechを提案する。 実験の結果,PauseSpeechは自然性において過去のモデルよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.966328901566815
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Although text-to-speech (TTS) systems have significantly improved, most TTS systems still have limitations in synthesizing speech with appropriate phrasing. For natural speech synthesis, it is important to synthesize the speech with a phrasing structure that groups words into phrases based on semantic information. In this paper, we propose PuaseSpeech, a speech synthesis system with a pre-trained language model and pause-based prosody modeling. First, we introduce a phrasing structure encoder that utilizes a context representation from the pre-trained language model. In the phrasing structure encoder, we extract a speaker-dependent syntactic representation from the context representation and then predict a pause sequence that separates the input text into phrases. Furthermore, we introduce a pause-based word encoder to model word-level prosody based on pause sequence. Experimental results show PauseSpeech outperforms previous models in terms of naturalness. Furthermore, in terms of objective evaluations, we can observe that our proposed methods help the model decrease the distance between ground-truth and synthesized speech. Audio samples are available at https://jisang93.github.io/pausespeech-demo/.
• Abstract（参考訳）: text-to-speech (tts) システムは大幅に改善されているが、ほとんどのttsシステムは適切なフラージングによる音声合成に制限がある。 自然音声合成においては,単語を意味情報に基づいてフレーズに分類するフレーズ構造を合成することが重要である。 本稿では,事前学習型言語モデルとポーズベース韻律モデルを用いた音声合成システムであるPuaseSpeechを提案する。 まず,事前学習した言語モデルからの文脈表現を利用した表現構造エンコーダを提案する。 phrasing structure encoderでは、話者に依存した構文表現をコンテキスト表現から抽出し、入力テキストを句に分割するポーズシーケンスを予測します。 さらに,ポーズシーケンスに基づく単語レベルの韻律をモデル化するための単語エンコーダを提案する。 実験の結果,PauseSpeechは自然性において過去のモデルよりも優れていた。 さらに, 客観的評価の観点からは, 提案手法が基礎音声と合成音声間の距離を減少させるのに役立つことを示す。 オーディオサンプルはhttps://jisang93.github.io/pausespeech-demo/で入手できる。

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