論文の概要: EmoSphere-TTS: Emotional Style and Intensity Modeling via Spherical Emotion Vector for Controllable Emotional Text-to-Speech

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07803v2
• Date: Mon, 04 Nov 2024 21:39:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:55:46.630772
• Title: EmoSphere-TTS: Emotional Style and Intensity Modeling via Spherical Emotion Vector for Controllable Emotional Text-to-Speech
• Title（参考訳）: EmoSphere-TTS:制御可能な感情テキスト音声のための球形感情ベクトルによる感情スタイルと強度モデリング
• Authors: Deok-Hyeon Cho, Hyung-Seok Oh, Seung-Bin Kim, Sang-Hoon Lee, Seong-Whan Lee,
• Abstract要約: EmoSphere-TTSは球面感情ベクトルを用いて表現的感情音声を合成し、合成音声の感情的スタイルと強度を制御する。 マルチアスペクト特性を反映して生成した音声の品質を向上させるための2つの条件付き対向ネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.03787613163788
• License:
• Abstract: Despite rapid advances in the field of emotional text-to-speech (TTS), recent studies primarily focus on mimicking the average style of a particular emotion. As a result, the ability to manipulate speech emotion remains constrained to several predefined labels, compromising the ability to reflect the nuanced variations of emotion. In this paper, we propose EmoSphere-TTS, which synthesizes expressive emotional speech by using a spherical emotion vector to control the emotional style and intensity of the synthetic speech. Without any human annotation, we use the arousal, valence, and dominance pseudo-labels to model the complex nature of emotion via a Cartesian-spherical transformation. Furthermore, we propose a dual conditional adversarial network to improve the quality of generated speech by reflecting the multi-aspect characteristics. The experimental results demonstrate the model ability to control emotional style and intensity with high-quality expressive speech.
• Abstract（参考訳）: 感情テキスト音声(TTS)の分野での急速な進歩にもかかわらず、近年の研究は主に特定の感情の平均的なスタイルを模倣することに焦点を当てている。 その結果、音声の感情を操作する能力は、いくつかの事前定義されたラベルに制約され、感情のニュアンスなバリエーションを反映する能力が向上した。 本稿では,球面感情ベクトルを用いて表現的感情音声を合成し,合成音声の感情スタイルと強度を制御するEmoSphere-TTSを提案する。 人間のアノテーションがなければ、私たちは、カルト・球面変換を通じて感情の複雑な性質をモデル化するために、覚醒、原子価、支配的な擬似ラベルを使用します。 さらに,マルチアスペクト特性を反映して生成した音声の品質を向上する2つの条件付き対向ネットワークを提案する。 実験結果は,高品質な表現音声で感情のスタイルや強度を制御できるモデル能力を示す。

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