論文の概要: Learning Disentangled Speech Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03389v2
• Date: Sat, 09 Nov 2024 06:59:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:03:16.329361
• Title: Learning Disentangled Speech Representations
• Title（参考訳）: ディスタングル型音声表現の学習
• Authors: Yusuf Brima, Ulf Krumnack, Simone Pika, Gunther Heidemann,
• Abstract要約: SynSpeechは、非絡み合った音声表現の研究を可能にするために設計された、新しい大規模合成音声データセットである。 本稿では, 線形探索と教師付きアンタングル化指標を併用して, アンタングル化表現学習手法を評価する枠組みを提案する。 SynSpeechは、さまざまな要因のベンチマークを促進し、ジェンダーや話し方のようなより単純な機能の切り離しを期待できると同時に、話者アイデンティティのような複雑な属性を分離する際の課題を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.412484724941528
• License:
• Abstract: Disentangled representation learning in speech processing has lagged behind other domains, largely due to the lack of datasets with annotated generative factors for robust evaluation. To address this, we propose SynSpeech, a novel large-scale synthetic speech dataset specifically designed to enable research on disentangled speech representations. SynSpeech includes controlled variations in speaker identity, spoken text, and speaking style, with three dataset versions to support experimentation at different levels of complexity. In this study, we present a comprehensive framework to evaluate disentangled representation learning techniques, applying both linear probing and established supervised disentanglement metrics to assess the modularity, compactness, and explicitness of the representations learned by a state-of-the-art model. Using the RAVE model as a test case, we find that SynSpeech facilitates benchmarking across a range of factors, achieving promising disentanglement of simpler features like gender and speaking style, while highlighting challenges in isolating complex attributes like speaker identity. This benchmark dataset and evaluation framework fills a critical gap, supporting the development of more robust and interpretable speech representation learning methods.
• Abstract（参考訳）: 音声処理における不整合表現学習は, 頑健な評価のための注釈付き生成因子を持つデータセットが欠如していることから, 他の領域に遅れを取っている。 そこで本研究では,非絡み付き音声表現の研究を可能にするために,新しい大規模合成音声データセットであるSynSpeechを提案する。 SynSpeechには、話者識別、音声テキスト、発話スタイルの制御されたバリエーションが含まれており、3つのデータセットバージョンがあり、複雑さの異なるレベルでの実験をサポートする。 本研究では, 線形探索と教師付きアンタングル化指標を併用して, 最先端のモデルで学習した表現のモジュラリティ, コンパクト性, 明示性を評価することによって, アンタングル化表現学習手法を評価するための総合的な枠組みを提案する。 RAVEモデルをテストケースとして使用することにより、SynSpeechはさまざまな要因のベンチマークを容易にし、性別や話し方といったより単純な機能の切り離しを期待できると同時に、話者識別のような複雑な属性を分離する際の課題を強調します。 このベンチマークデータセットと評価フレームワークは重要なギャップを埋め、より堅牢で解釈可能な音声表現学習手法の開発を支援する。

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