論文の概要: A Framework for Synthetic Audio Conversations Generation using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00946v2
• Date: Sat, 2 Nov 2024 04:00:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 03:35:26.105777
• Title: A Framework for Synthetic Audio Conversations Generation using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた音声合成のためのフレームワーク
• Authors: Kaung Myat Kyaw, Jonathan Hoyin Chan,
• Abstract要約: Conversa Synthは、複数のペルソナ設定を持つ大規模言語モデル(LLM)を使用して合成会話音声を生成するように設計されたフレームワークである。 このフレームワークはまず、さまざまなトピックにわたる多様で一貫性のあるテキストベースの対話を生成し、その後、TTS(text-to-speech)システムを使用して音声に変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce ConversaSynth, a framework designed to generate synthetic conversation audio using large language models (LLMs) with multiple persona settings. The framework first creates diverse and coherent text-based dialogues across various topics, which are then converted into audio using text-to-speech (TTS) systems. Our experiments demonstrate that ConversaSynth effectively generates highquality synthetic audio datasets, which can significantly enhance the training and evaluation of models for audio tagging, audio classification, and multi-speaker speech recognition. The results indicate that the synthetic datasets generated by ConversaSynth exhibit substantial diversity and realism, making them suitable for developing robust, adaptable audio-based AI systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数のペルソナ設定を持つ大言語モデル(LLM)を用いて合成会話音声を生成するためのフレームワークであるConversaSynthを紹介する。 このフレームワークはまず、さまざまなトピックにわたる多様で一貫性のあるテキストベースの対話を生成し、その後、TTS(text-to-speech)システムを使用して音声に変換する。 実験の結果、ConversaSynthは高品質な合成音声データセットを効果的に生成し、音声タグ付け、音声分類、マルチスピーカ音声認識のためのモデルの訓練と評価を大幅に向上させることができることがわかった。 その結果、ConversaSynthが生成した合成データセットには、かなりの多様性とリアリズムがあり、堅牢で適応可能なオーディオベースのAIシステムの開発に適していることが示唆された。

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