論文の概要: Word-wise intonation model for cross-language TTS systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20374v1
- Date: Mon, 30 Sep 2024 15:09:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-02 07:46:26.882116
- Title: Word-wise intonation model for cross-language TTS systems
- Title（参考訳）: 言語間TSシステムのための単語ワイドインネーションモデル
- Authors: Tomilov A. A., Gromova A. Y., Svischev A. N,
- Abstract要約: 提案手法は,自動データマークアップとテキスト音声合成システムへの応用に適している。
キーとなるアイデアは、単語中の強勢音節の異なる配置と結びついた変動性の部分的除去である。
提案モデルは,テキストから音声への韻律記述のツールとして,あるいはバックボーンとして使用することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In this paper we propose a word-wise intonation model for Russian language and show how it can be generalized for other languages. The proposed model is suitable for automatic data markup and its extended application to text-to-speech systems. It can also be implemented for an intonation contour modeling by using rule-based algorithms or by predicting contours with language models. The key idea is a partial elimination of the variability connected with different placements of a stressed syllable in a word. It is achieved with simultaneous applying of pitch simplification with a dynamic time warping clustering. The proposed model could be used as a tool for intonation research or as a backbone for prosody description in text-to-speech systems. As the advantage of the model, we show its relations with the existing intonation systems as well as the possibility of using language models for prosody prediction. Finally, we demonstrate some practical evidence of the system robustness to parameter variations.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ロシア語の単語単位のイントネーションモデルを提案し,他の言語に対してどのように一般化できるかを示す。
提案手法は,自動データマークアップとテキスト音声合成システムへの応用に適している。
規則ベースのアルゴリズムや言語モデルで輪郭を予測することで、インネーション輪郭モデリングのために実装することもできる。
キーとなるアイデアは、単語中の強勢音節の異なる配置と結びついた変動性の部分的除去である。
ピッチ単純化と動的時間ワープクラスタリングを同時に適用することで実現した。
提案手法は, テキスト音声合成システムにおいて, 研究のインスピレーションや韻律記述のバックボーンとして利用することができる。
このモデルの利点として、既存のイントネーションシステムとの関係と、韻律予測に言語モデルを使用する可能性を示す。
最後に,パラメータ変動に対するシステムのロバスト性を示す実例を示す。
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