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/2309.02730v3
• Date: Fri, 15 Dec 2023 04:36:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 18:57:03.913873
• 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。

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