論文の概要: Zero-Shot Text-to-Speech as Golden Speech Generator: A Systematic Framework and its Applicability in Automatic Pronunciation Assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07151v1
- Date: Wed, 11 Sep 2024 09:55:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-12 15:02:58.601088
- Title: Zero-Shot Text-to-Speech as Golden Speech Generator: A Systematic Framework and its Applicability in Automatic Pronunciation Assessment
- Title（参考訳）: ゴールデン・スピーチ・ジェネレータとしてのゼロショットテキスト・音声:システム・フレームワークとその自動発音評価への適用性
- Authors: Tien-Hong Lo, Meng-Ting Tsai, Berlin Chen,
- Abstract要約: 第二言語(L2)学習者は黄金の音声を模倣することで発音を改善することができる。
本研究では,ゼロショット音声合成(ZS-TTS)技術を用いて学習者固有のゴールデンスピーチを,L2学習者の発音習熟度を測定するための有効な指標として活用できるという仮説を考察した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.624555343386606
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Second language (L2) learners can improve their pronunciation by imitating golden speech, especially when the speech that aligns with their respective speech characteristics. This study explores the hypothesis that learner-specific golden speech generated with zero-shot text-to-speech (ZS-TTS) techniques can be harnessed as an effective metric for measuring the pronunciation proficiency of L2 learners. Building on this exploration, the contributions of this study are at least two-fold: 1) design and development of a systematic framework for assessing the ability of a synthesis model to generate golden speech, and 2) in-depth investigations of the effectiveness of using golden speech in automatic pronunciation assessment (APA). Comprehensive experiments conducted on the L2-ARCTIC and Speechocean762 benchmark datasets suggest that our proposed modeling can yield significant performance improvements with respect to various assessment metrics in relation to some prior arts. To our knowledge, this study is the first to explore the role of golden speech in both ZS-TTS and APA, offering a promising regime for computer-assisted pronunciation training (CAPT).
- Abstract（参考訳）: 第二言語(L2)学習者は、黄金の音声を模倣することで発音を改善することができる。
本研究では,ゼロショット音声合成(ZS-TTS)技術を用いて学習者固有のゴールデンスピーチを,L2学習者の発音習熟度を測定するための有効な指標として活用できるという仮説を考察した。
この調査に基づいて、この研究の貢献は少なくとも2倍である。
1)黄金音生成のための合成モデルの能力を評価するための体系的枠組みの設計と開発
2) 自動発音評価(APA)における黄金音の使用の有効性について, 詳細な調査を行った。
L2-ARCTICおよびSpeechocean762ベンチマークデータセットで実施した総合的な実験から,提案手法は,いくつかの先行技術に関する様々な評価指標に対して,大幅な性能向上をもたらす可能性が示唆された。
本研究は,ZS-TTSとAPAにおけるゴールデンスピーチの役割を初めて探求し,コンピュータ支援発音訓練(CAPT)に期待できる体制を提供する。
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