論文の概要: AffectEcho: Speaker Independent and Language-Agnostic Emotion and Affect Transfer for Speech Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08577v1
• Date: Wed, 16 Aug 2023 06:28:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-21 19:15:55.368964
• Title: AffectEcho: Speaker Independent and Language-Agnostic Emotion and Affect Transfer for Speech Synthesis
• Title（参考訳）: AffectEcho:音声合成のための話者独立・言語非依存感情と感情伝達
• Authors: Hrishikesh Viswanath, Aneesh Bhattacharya, Pascal Jutras-Dub\'e, Prerit Gupta, Mridu Prashanth, Yashvardhan Khaitan, Aniket Bera
• Abstract要約: Affectは、原子価、覚醒、強さを含む感情的特徴であり、真正な会話を可能にする重要な属性である。 本稿では,Vector Quantized Codebookを用いた感情翻訳モデルAffectEchoを提案する。 それぞれの話者に特有のアイデンティティ、スタイル、感情のリズムを保ちながら、生成した音声の感情を制御する方法の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.918119853846838
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Affect is an emotional characteristic encompassing valence, arousal, and intensity, and is a crucial attribute for enabling authentic conversations. While existing text-to-speech (TTS) and speech-to-speech systems rely on strength embedding vectors and global style tokens to capture emotions, these models represent emotions as a component of style or represent them in discrete categories. We propose AffectEcho, an emotion translation model, that uses a Vector Quantized codebook to model emotions within a quantized space featuring five levels of affect intensity to capture complex nuances and subtle differences in the same emotion. The quantized emotional embeddings are implicitly derived from spoken speech samples, eliminating the need for one-hot vectors or explicit strength embeddings. Experimental results demonstrate the effectiveness of our approach in controlling the emotions of generated speech while preserving identity, style, and emotional cadence unique to each speaker. We showcase the language-independent emotion modeling capability of the quantized emotional embeddings learned from a bilingual (English and Chinese) speech corpus with an emotion transfer task from a reference speech to a target speech. We achieve state-of-art results on both qualitative and quantitative metrics.
• Abstract（参考訳）: Affectは、原子価、覚醒、強さを含む感情的特徴であり、真正な会話を可能にする重要な属性である。 既存のテキスト音声(TTS)と音声音声システムは、感情を捉えるために強さを埋め込んだベクトルとグローバルなスタイルトークンに依存しているが、これらのモデルは、感情をスタイルの構成要素として表現し、個別のカテゴリーで表現する。 本研究では,ベクトル量子化コードブックを用いた感情翻訳モデルであるemotionechoを提案する。このモデルでは5段階の感情インテンシティを特徴とする量子化空間内の感情をモデル化し,複雑なニュアンスと同一感情の微妙な違いを捉えている。 量子化された感情埋め込みは、音声サンプルから暗黙的に派生し、一ホットベクトルや明示的な強度埋め込みを必要としない。 実験の結果,各話者に固有のアイデンティティ,スタイル,感情の感情を保ちながら,生成音声の感情制御におけるアプローチの有効性が示された。 バイリンガル(英語と中国語)音声コーパスから学習した、参照音声から対象音声への感情伝達タスクの量化された感情埋め込みの言語に依存しない感情モデリング能力を示す。 定性的指標と定量的指標の両方について最先端の結果を得る。

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