論文の概要: Stylebook: Content-Dependent Speaking Style Modeling for Any-to-Any Voice Conversion using Only Speech Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02730v2
• Date: Tue, 12 Sep 2023 01:18:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-13 16:20:03.027436
• Title: Stylebook: Content-Dependent Speaking Style Modeling for Any-to-Any Voice Conversion using Only Speech Data
• Title（参考訳）: Stylebook: 音声データのみを用いた任意の音声変換のためのコンテンツ依存音声スタイルモデリング
• Authors: Hyungseob Lim, Kyungguen Byun, Sunkuk Moon, Erik Visser
• Abstract要約: 本稿では,ターゲット発話からリッチなスタイル情報を抽出し,ソース音声コンテンツに効率的に転送する手法を提案する。 提案手法では,自己教師付き学習(SSL)モデルを用いた注意機構を提案する。 実験結果から,提案手法と拡散型生成モデルを組み合わせることで,任意の音声変換タスクにおいて,話者の類似性が向上できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6217304977339473
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While many recent any-to-any voice conversion models succeed in transferring some target speech's style information to the converted speech, they still lack the ability to faithfully reproduce the speaking style of the target speaker. In this work, we propose a novel method to extract rich style information from target utterances and to efficiently transfer it to source speech content without requiring text transcriptions or speaker labeling. Our proposed approach introduces an attention mechanism utilizing a self-supervised learning (SSL) model to collect the speaking styles of a target speaker each corresponding to the different phonetic content. The styles are represented with a set of embeddings called stylebook. In the next step, the stylebook is attended with the source speech's phonetic content to determine the final target style for each source content. Finally, content information extracted from the source speech and content-dependent target style embeddings are fed into a diffusion-based decoder to generate the converted speech mel-spectrogram. Experiment results show that our proposed method combined with a diffusion-based generative model can achieve better speaker similarity in any-to-any voice conversion tasks when compared to baseline models, while the increase in computational complexity with longer utterances is suppressed.
• Abstract（参考訳）: 最近の音声変換モデルの多くは、対象音声のスタイル情報を変換音声に転送することに成功したが、それでも対象話者の発話スタイルを忠実に再現する能力に欠けていた。 本研究では,対象発話からリッチなスタイル情報を抽出し,テキストの書き起こしや話者ラベリングを必要とせずにソース音声コンテンツに効率的に転送する手法を提案する。 提案手法では,音声内容の異なる話者の発話スタイルを収集するために,自己教師付き学習(ssl)モデルを用いた注意機構を導入する。 スタイルはスタイルブックと呼ばれる埋め込みのセットで表現される。 次のステップでは、スタイルブックにソース音声の音声コンテンツが添付され、ソースコンテンツ毎の最終ターゲットスタイルが決定される。 最後に、ソース音声から抽出されたコンテンツ情報とコンテンツ依存のターゲットスタイル埋め込みとを拡散型デコーダに入力し、変換された音声メルスペクトルを生成する。 実験結果から,提案手法と拡散型生成モデルを組み合わせることで,ベースラインモデルと比較して音声変換タスクの話者類似性が向上し,長い発話による計算複雑性の増大が抑制された。

関連論文リスト

• Natural language guidance of high-fidelity text-to-speech with synthetic annotations [13.642358232817342]
  本稿では,話者識別,スタイル,記録条件の様々な側面をラベル付けするスケーラブルな手法を提案する。 次に、この手法を45k時間データセットに適用し、音声言語モデルを訓練する。 その結果, アクセント, 韻律スタイル, チャネル条件, 音響条件の多岐にわたる高忠実度音声生成が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T21:29:34Z)
• StyleSpeech: Self-supervised Style Enhancing with VQ-VAE-based Pre-training for Expressive Audiobook Speech Synthesis [63.019962126807116]
  音声ブックの合成音声の表現的品質は、一般化されたモデルアーキテクチャとアンバランスなスタイル分布によって制限される。 本稿では,VQ-VAEに基づく音声合成のための事前学習による自己教師付きスタイル向上手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T14:13:26Z)
• Self-supervised Fine-tuning for Improved Content Representations by Speaker-invariant Clustering [78.2927924732142]
  話者不変クラスタリング(Spin)を自己教師付き学習手法として提案する。 Spinは、単一のGPU上で45分間の微調整で、スピーカー情報を切り離し、コンテンツ表現を保存する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T15:59:36Z)
• Cross-lingual Text-To-Speech with Flow-based Voice Conversion for Improved Pronunciation [11.336431583289382]
  本稿では,エンドツーエンドの言語間テキスト合成手法を提案する。 本来の話者の言語によらず、対象言語の発音を維持することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-31T12:44:53Z)
• Zero-Shot Style Transfer for Gesture Animation driven by Text and Speech using Adversarial Disentanglement of Multimodal Style Encoding [3.2116198597240846]
  本稿では,韻律的特徴とテキストによって駆動されるジェスチャーを異なる話者のスタイルで合成する,効率的かつ効果的な機械学習手法を提案する。 本モデルは,様々な話者のビデオを含むPATSデータベースからのマルチモーダルデータによって駆動されるゼロショットマルチモーダル方式の転送を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-03T08:49:55Z)
• Self-supervised Context-aware Style Representation for Expressive Speech Synthesis [23.460258571431414]
  本稿では,平文からスタイル表現を自己教師型で学習するための新しいフレームワークを提案する。 感情のレキシコンを活用し、対照的な学習と深いクラスタリングを使用する。 本手法は,音声ブック音声におけるドメイン内およびドメイン外テストセットの主観的評価に基づいて,改善された結果を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-25T05:29:48Z)
• GenerSpeech: Towards Style Transfer for Generalizable Out-Of-Domain Text-to-Speech Synthesis [68.42632589736881]
  本稿では,OODカスタム音声の高忠実度ゼロショットスタイル転送に向けたテキスト音声合成モデルGenerSpeechを提案する。 GenerSpeechは、2つのコンポーネントを導入することで、音声のバリエーションをスタイルに依存しない部分とスタイル固有の部分に分解する。 ゼロショット方式の転送について評価したところ,GenerSpeechは音質やスタイルの類似性の観点から,最先端のモデルを上回っていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-15T08:16:02Z)
• VQMIVC: Vector Quantization and Mutual Information-Based Unsupervised Speech Representation Disentanglement for One-shot Voice Conversion [54.29557210925752]
  ワンショット音声変換は、音声表現のアンタングルメントによって効果的に実現できる。 コンテンツエンコーディングにはベクトル量子化(VQ)を使用し、トレーニング中に相互情報(MI)を相関指標として導入する。 実験結果は,提案手法が効果的に非絡み合った音声表現を学習する際の優位性を反映している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-18T13:50:38Z)
• Meta-StyleSpeech : Multi-Speaker Adaptive Text-to-Speech Generation [63.561944239071615]
  StyleSpeechは、高品質な音声を合成し、新しい話者に適応する新しいTSモデルである。 SALNでは、単一音声音声からでもターゲット話者のスタイルで音声を効果的に合成する。 提案手法をMeta-StyleSpeechに拡張するには,スタイルプロトタイプで訓練された2つの識別器を導入し,エピソード訓練を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-06T15:34:11Z)
• Towards Multi-Scale Style Control for Expressive Speech Synthesis [60.08928435252417]
  提案手法では,マルチスケール参照エンコーダを用いて,対象音声のグローバルな発話レベルと局所的な準音素レベルの特徴を抽出する。 訓練期間中、マルチスケールスタイルモデルは、エンドツーエンドで音声合成モデルと共同で訓練することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-08T05:50:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。