論文の概要: Visual-Aware Text-to-Speech

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12020v1
• Date: Wed, 21 Jun 2023 05:11:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 14:59:56.549468
• Title: Visual-Aware Text-to-Speech
• Title（参考訳）: visual-aware text-to-speech の略。
• Authors: Mohan Zhou, Yalong Bai, Wei Zhang, Ting Yao, Tiejun Zhao, Tao Mei
• Abstract要約: テキスト入力と対面コミュニケーションにおけるリスナーの視覚的フィードバックの両方で条件付き音声を合成する新しい視覚認識型音声合成(VA-TTS)タスクを提案する。 音声合成のための音素言語情報とリスナー視覚信号を融合するベースラインモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 101.89332968344102
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dynamically synthesizing talking speech that actively responds to a listening head is critical during the face-to-face interaction. For example, the speaker could take advantage of the listener's facial expression to adjust the tones, stressed syllables, or pauses. In this work, we present a new visual-aware text-to-speech (VA-TTS) task to synthesize speech conditioned on both textual inputs and sequential visual feedback (e.g., nod, smile) of the listener in face-to-face communication. Different from traditional text-to-speech, VA-TTS highlights the impact of visual modality. On this newly-minted task, we devise a baseline model to fuse phoneme linguistic information and listener visual signals for speech synthesis. Extensive experiments on multimodal conversation dataset ViCo-X verify our proposal for generating more natural audio with scenario-appropriate rhythm and prosody.
• Abstract（参考訳）: 対面対話においては,聴取頭部に積極的に応答する発話音声を動的に合成することが重要である。 例えば、話者は聞き手の表情を利用して音色、強調された音節、ポーズを調整することができる。 本稿では,音声入力と逐次視覚フィードバック(例えばnod,smile)に基づく音声を対面コミュニケーションで合成する視覚認識型テキスト・ツー・スパイチ(va-tts)タスクを提案する。 従来のテキスト音声とは異なり、VA-TTSは視覚的モダリティの影響を強調している。 そこで本研究では,音声合成のための音素言語情報と聞き手視覚信号を融合するベースラインモデルを提案する。 マルチモーダル会話データセットvico-xに関する広範囲な実験により,シナリオに適したリズムと韻律を用いた自然音声の生成を提案する。

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