論文の概要: Accent Conversion in Text-To-Speech Using Multi-Level VAE and Adversarial Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01018v2
• Date: Sun, 29 Sep 2024 11:46:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 21:57:51.732300
• Title: Accent Conversion in Text-To-Speech Using Multi-Level VAE and Adversarial Training
• Title（参考訳）: マルチレベルVAEと逆学習を用いたテキスト音声のアクセント変換
• Authors: Jan Melechovsky, Ambuj Mehrish, Berrak Sisman, Dorien Herremans,
• Abstract要約: 包括的音声技術は、特定のアクセントを持つ人々のような特定のグループに対する偏見を消すことを目的としている。 本稿では,アクセント付き音声合成と変換に逆学習を用いたマルチレベル変分オートエンコーダを用いたTSモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.323313455208183
• License:
• Abstract: With rapid globalization, the need to build inclusive and representative speech technology cannot be overstated. Accent is an important aspect of speech that needs to be taken into consideration while building inclusive speech synthesizers. Inclusive speech technology aims to erase any biases towards specific groups, such as people of certain accent. We note that state-of-the-art Text-to-Speech (TTS) systems may currently not be suitable for all people, regardless of their background, as they are designed to generate high-quality voices without focusing on accent. In this paper, we propose a TTS model that utilizes a Multi-Level Variational Autoencoder with adversarial learning to address accented speech synthesis and conversion in TTS, with a vision for more inclusive systems in the future. We evaluate the performance through both objective metrics and subjective listening tests. The results show an improvement in accent conversion ability compared to the baseline.
• Abstract（参考訳）: 急速なグローバル化により、包括的で代表的な音声技術を構築する必要性は過大評価されない。 アクセントは、包括的音声合成装置を構築する際に考慮すべき音声の重要な側面である。 包括的音声技術は、特定のアクセントを持つ人々のような特定のグループに対する偏見を消すことを目的としている。 アクセントに焦点を絞らずに高品質な音声を生成するように設計されているため、現状のTTS(Text-to-Speech)システムは、背景に関係なく、現在すべての人に適していない可能性があることに留意する。 本稿では,TTSにおけるアクセント付き音声合成と変換に対応するために,マルチレベル変分オートエンコーダを用いたTSモデルを提案する。 主観的評価と主観的聴力テストによる評価を行った。 その結果,アクセント変換能力はベースラインに比べて向上した。

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