論文の概要: Advancing NAM-to-Speech Conversion with Novel Methods and the MultiNAM Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18839v1
• Date: Wed, 25 Dec 2024 08:57:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:24:52.446819
• Title: Advancing NAM-to-Speech Conversion with Novel Methods and the MultiNAM Dataset
• Title（参考訳）: 新しい手法とマルチNAMデータセットによるNAM-to-Speech変換の高速化
• Authors: Neil Shah, Shirish Karande, Vineet Gandhi,
• Abstract要約: 現在のNon-Audible Murmur (NAM)-to-speech技術は、ペアのささやきの音声をシミュレートするために音声のクローニングに依存している。 我々は,音素レベルのアライメントをペアのささやきやテキストから学習することに集中し,テキスト・トゥ・スピーチ(TTS)システムを用いて地情をシミュレートする。 我々はMultiNAMデータセットを7.96ドル以上のペアNAM、ささやき、ビデオ、テキストデータを2つのスピーカーからリリースし、このデータセットのすべてのメソッドをベンチマークします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.943609458024596
• License:
• Abstract: Current Non-Audible Murmur (NAM)-to-speech techniques rely on voice cloning to simulate ground-truth speech from paired whispers. However, the simulated speech often lacks intelligibility and fails to generalize well across different speakers. To address this issue, we focus on learning phoneme-level alignments from paired whispers and text and employ a Text-to-Speech (TTS) system to simulate the ground-truth. To reduce dependence on whispers, we learn phoneme alignments directly from NAMs, though the quality is constrained by the available training data. To further mitigate reliance on NAM/whisper data for ground-truth simulation, we propose incorporating the lip modality to infer speech and introduce a novel diffusion-based method that leverages recent advancements in lip-to-speech technology. Additionally, we release the MultiNAM dataset with over $7.96$ hours of paired NAM, whisper, video, and text data from two speakers and benchmark all methods on this dataset. Speech samples and the dataset are available at \url{https://diff-nam.github.io/DiffNAM/}
• Abstract（参考訳）: 現在のNon-Audible Murmur (NAM)-to-speech技術は、ペアのささやきの音声をシミュレートするために音声のクローニングに依存している。 しかし、シミュレートされた音声は、しばしば知性に欠け、異なる話者間でうまく一般化できない。 この問題に対処するために,音素レベルのアライメントをペアのささやきとテキストから学習することに注力し,テキスト・トゥ・スペーチ(TTS)システムを用いて基礎構造をシミュレートする。 音素アライメントをNAMから直接学習するが,音素アライメントの質はトレーニングデータに制約される。 地中構造シミュレーションにおけるNAM/Whisperデータへの依存をさらに緩和するため,音声の推測にリップモダリティを取り入れ,近年の音声合成技術の発展を生かした拡散に基づく新しい手法を提案する。 さらに、MultiNAMデータセットは、ペア化されたNAM、ささやき、ビデオ、テキストデータを2つのスピーカーからリリースし、このデータセットのすべてのメソッドをベンチマークします。 音声サンプルとデータセットは \url{https://diff-nam.github.io/DiffNAM/} で入手できる。

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