論文の概要: Speech-to-Speech Translation with Discrete-Unit-Based Style Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07566v1
• Date: Thu, 14 Sep 2023 09:52:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-15 15:25:51.329314
• Title: Speech-to-Speech Translation with Discrete-Unit-Based Style Transfer
• Title（参考訳）: 離散単位を用いた音声音声合成
• Authors: Yongqi Wang, Jionghao Bai, Rongjie Huang, Ruiqi Li, Zhiqing Hong and Zhou Zhao
• Abstract要約: 個別の自己教師付き表現を用いた音声音声合成(S2ST)は顕著な精度を達成している。 高品質な話者並列データの不足は、ソースとターゲットの音声間のスタイル伝達を学習する上での課題となる。 本稿では,自己教師型モデルから独立した単位をベースとした音響言語モデルと,スタイル伝達のためのニューラルネットワークを用いたS2STフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.933140743757555
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Direct speech-to-speech translation (S2ST) with discrete self-supervised representations has achieved remarkable accuracy, but is unable to preserve the speaker timbre of the source speech during translation. Meanwhile, the scarcity of high-quality speaker-parallel data poses a challenge for learning style transfer between source and target speech. We propose an S2ST framework with an acoustic language model based on discrete units from a self-supervised model and a neural codec for style transfer. The acoustic language model leverages self-supervised in-context learning, acquiring the ability for style transfer without relying on any speaker-parallel data, thereby overcoming the issue of data scarcity. By using extensive training data, our model achieves zero-shot cross-lingual style transfer on previously unseen source languages. Experiments show that our model generates translated speeches with high fidelity and style similarity. Audio samples are available at http://stylelm.github.io/ .
• Abstract（参考訳）: 音声から音声への直接翻訳 (S2ST) は, 自己教師付き表現の精度は高いが, 翻訳中の話者の音色を保存できない。 一方で、高品質な話者-パラレルデータの不足は、ソースとターゲット音声間の学習スタイル転送の課題となっている。 本稿では,自己教師型モデルからの離散単位に基づく音響言語モデルを用いたS2STフレームワークと,スタイル伝達のためのニューラルコーデックを提案する。 音響言語モデルは、自己教師付きインコンテキスト学習を活用し、話者並列データに頼らずにスタイル転送能力を獲得し、データ不足の問題を克服する。 広範なトレーニングデータを使用することで,未認識のソース言語に対してゼロショットのクロスリンガルスタイル転送を実現する。 実験の結果,本モデルは高い忠実度とスタイル類似度を有する翻訳音声を生成することがわかった。 オーディオサンプルはhttp://stylelm.github.io/で入手できる。

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