論文の概要: Towards Zero-Shot Text-To-Speech for Arabic Dialects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16751v1
• Date: Mon, 24 Jun 2024 15:58:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 14:05:36.930190
• Title: Towards Zero-Shot Text-To-Speech for Arabic Dialects
• Title（参考訳）: アラビア方言のゼロショットテキスト音声化に向けて
• Authors: Khai Duy Doan, Abdul Waheed, Muhammad Abdul-Mageed,
• Abstract要約: ZS-TTS (Zero-shot Multi-Speaker text-to-speech) システムは英語に進歩しているが、リソース不足のためまだ遅れている。 まず、既存のデータセットを音声合成のニーズに合わせて適応させることにより、アラビア語のこのギャップに対処する。 アラビア語の方言識別モデルを用いて、予め定義された方言ラベルが多言語環境でのZS-TTSモデルの改善に与える影響を探索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.10882912169842
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Zero-shot multi-speaker text-to-speech (ZS-TTS) systems have advanced for English, however, it still lags behind due to insufficient resources. We address this gap for Arabic, a language of more than 450 million native speakers, by first adapting a sizeable existing dataset to suit the needs of speech synthesis. Additionally, we employ a set of Arabic dialect identification models to explore the impact of pre-defined dialect labels on improving the ZS-TTS model in a multi-dialect setting. Subsequently, we fine-tune the XTTS\footnote{https://docs.coqui.ai/en/latest/models/xtts.html}\footnote{https://medium.com/machine-learns/xtts-v2-new-version-of-the-open-source-text-to-speech-model-af7391 4db81f}\footnote{https://medium.com/@erogol/xtts-v1-techincal-notes-eb83ff05bdc} model, an open-source architecture. We then evaluate our models on a dataset comprising 31 unseen speakers and an in-house dialectal dataset. Our automated and human evaluation results show convincing performance while capable of generating dialectal speech. Our study highlights significant potential for improvements in this emerging area of research in Arabic.
• Abstract（参考訳）: ZS-TTS (Zero-shot Multi-Speaker text-to-speech) システムは英語に進歩しているが、リソース不足のためまだ遅れている。 このギャップに対処するアラビア語は、4億5000万人以上の母語話者の言語で、まず、音声合成のニーズに合う大きさの既存のデータセットを適用します。 さらに、アラビア語の方言識別モデルを用いて、事前定義された方言ラベルが多方言環境でのZS-TTSモデルの改善に与える影響を探索する。 XTTS\footnote{https://docs.coqui.ai/en/latest/models/xtts.html}\footnote{https://medium.com/machine-learns/xtts-v2-new-version-of-the-open-source-text-to-speech-model-af7391 4db81f}\footnote{https://medium.com/@erogol/xtts-v1-techincal-notes-eb83ff05bdc} は、オープンソースのアーキテクチャである。 次に、31人の未確認話者と、社内の方言データセットからなるデータセット上で、我々のモデルを評価した。 自動評価と人的評価の結果は、方言音声を生成でき、説得力のある性能を示す。 我々の研究は、アラビア語におけるこの新たな研究領域の改善の可能性を強調している。

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