論文の概要: The Singing Voice Conversion Challenge 2023

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14422v1
• Date: Mon, 26 Jun 2023 05:04:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 14:53:15.869277
• Title: The Singing Voice Conversion Challenge 2023
• Title（参考訳）: 歌声変換チャレンジ2023
• Authors: Wen-Chin Huang, Lester Phillip Violeta, Songxiang Liu, Jiatong Shi, Yusuke Yasuda, Tomoki Toda
• Abstract要約: 今年私たちは、歌声変換(SVC)に焦点を移しました。 新しいデータベースは、ドメイン内およびドメイン間SVCという2つのタスクのために構築された。 両課題において,トップシステムによって人間レベルの自然性が達成されたにもかかわらず,目標話者ほど類似度スコアが得られなかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.726879395053395
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present the latest iteration of the voice conversion challenge (VCC) series, a bi-annual scientific event aiming to compare and understand different voice conversion (VC) systems based on a common dataset. This year we shifted our focus to singing voice conversion (SVC), thus named the challenge the Singing Voice Conversion Challenge (SVCC). A new database was constructed for two tasks, namely in-domain and cross-domain SVC. The challenge was run for two months, and in total we received 26 submissions, including 2 baselines. Through a large-scale crowd-sourced listening test, we observed that for both tasks, although human-level naturalness was achieved by the top system, no team was able to obtain a similarity score as high as the target speakers. Also, as expected, cross-domain SVC is harder than in-domain SVC, especially in the similarity aspect. We also investigated whether existing objective measurements were able to predict perceptual performance, and found that only few of them could reach a significant correlation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,共通データセットに基づく異なる音声変換(VC)システムの比較と理解を目的とした,二年制の科学イベントであるVCCシリーズの最新版を紹介する。 今年はsvc(singing voice conversion challenge)に焦点を移し、the challenge the singing voice conversion challenge(svcc)と命名しました。 新しいデータベースはドメイン内およびドメイン間SVCという2つのタスクのために構築された。 チャレンジは2ヶ月間実施され、合計26の応募があり、2つのベースラインがありました。 クラウドソースによる大規模なリスニングテストを通じて,人間レベルの自然性はトップシステムによって達成されたが,目標とする話者ほど高い類似度スコアを得ることはできなかった。 また、予想通り、ドメイン間SVCは、特に類似性の観点から、ドメイン内SVCよりも難しい。 また,既存の客観的測定値が知覚的パフォーマンスを予測できたかを調査し,有意な相関が得られたのはごくわずかであった。

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