論文の概要: PromptTTS++: Controlling Speaker Identity in Prompt-Based Text-to-Speech
Using Natural Language Descriptions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08140v1
- Date: Fri, 15 Sep 2023 04:11:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-18 16:03:17.135293
- Title: PromptTTS++: Controlling Speaker Identity in Prompt-Based Text-to-Speech
Using Natural Language Descriptions
- Title（参考訳）: PromptTTS++:自然言語記述を用いたPrompt-based Text-to-Speechにおける話者識別制御
- Authors: Reo Shimizu, Ryuichi Yamamoto, Masaya Kawamura, Yuma Shirahata,
Hironori Doi, Tatsuya Komatsu, Kentaro Tachibana
- Abstract要約: 本稿では,自然言語記述を用いた話者識別制御が可能な音声合成システムPromptTTS++を提案する。
本稿では,話し方とほぼ独立に設計された音声特性を記述した話者プロンプトの概念を紹介する。
主観評価の結果,提案手法は話者プロンプトを使わずに話者特性を制御できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.15647416266187
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose PromptTTS++, a prompt-based text-to-speech (TTS) synthesis system
that allows control over speaker identity using natural language descriptions.
To control speaker identity within the prompt-based TTS framework, we introduce
the concept of speaker prompt, which describes voice characteristics (e.g.,
gender-neutral, young, old, and muffled) designed to be approximately
independent of speaking style. Since there is no large-scale dataset containing
speaker prompts, we first construct a dataset based on the LibriTTS-R corpus
with manually annotated speaker prompts. We then employ a diffusion-based
acoustic model with mixture density networks to model diverse speaker factors
in the training data. Unlike previous studies that rely on style prompts
describing only a limited aspect of speaker individuality, such as pitch,
speaking speed, and energy, our method utilizes an additional speaker prompt to
effectively learn the mapping from natural language descriptions to the
acoustic features of diverse speakers. Our subjective evaluation results show
that the proposed method can better control speaker characteristics than the
methods without the speaker prompt. Audio samples are available at
https://reppy4620.github.io/demo.promptttspp/.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,自然言語記述を用いた話者識別制御が可能な音声合成システムPromptTTS++を提案する。
本稿では,アクセプティブに基づくTTSフレームワーク内での話者識別を制御するために,音声の特徴(性中立性,若年者,老年者,マフラーなど)をほぼ独立に記述した話者プロンプトの概念を導入する。
話者プロンプトを含む大規模データセットは存在しないため、まず手動で注釈付き話者プロンプトを用いたLibriTTS-Rコーパスに基づくデータセットを構築する。
次に,混合密度ネットワークを用いた拡散型音響モデルを用いて,学習データ中の多様な話者因子をモデル化する。
ピッチ, 発話速度, エネルギーなど, 話者の個性の限定的な側面のみを記述する従来の研究とは異なり, 自然言語記述から多様な話者の音響特徴へのマッピングを効果的に学習するために, 追加の話者プロンプトを用いる。
主観評価の結果から,提案手法は話者プロンプトを使わずに話者特性を制御できることがわかった。
オーディオサンプルはhttps://reppy4620.github.io/demo.prompttspp/で入手できる。
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