論文の概要: VisualSpeech: Enhance Prosody with Visual Context in TTS

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19258v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 16:16:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:02:14.474064
• Title: VisualSpeech: Enhance Prosody with Visual Context in TTS
• Title（参考訳）: VisualSpeech: TTSにおけるビジュアルコンテキストによるプロソディの強化
• Authors: Shumin Que, Anton Ragni,
• Abstract要約: 本稿では,韻律予測を強化するために視覚コンテキストを統合する可能性について検討する。 プロソディ生成を改善するために,視覚情報とテキスト情報の両方を組み込んだ新しいモデルVisualSpeechを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.643629306994231
• License:
• Abstract: Text-to-Speech (TTS) synthesis faces the inherent challenge of producing multiple speech outputs with varying prosody from a single text input. While previous research has addressed this by predicting prosodic information from both text and speech, additional contextual information, such as visual features, remains underutilized. This paper investigates the potential of integrating visual context to enhance prosody prediction. We propose a novel model, VisualSpeech, which incorporates both visual and textual information for improved prosody generation. Empirical results demonstrate that visual features provide valuable prosodic cues beyond the textual input, significantly enhancing the naturalness and accuracy of the synthesized speech. Audio samples are available at https://ariameetgit.github.io/VISUALSPEECH-SAMPLES/.
• Abstract（参考訳）: Text-to-Speech (TTS) 合成は、単一のテキスト入力から様々な韻律を持つ複数の音声出力を生成するという固有の課題に直面している。 これまでの研究では、テキストと音声の両方から韻律情報を予測することでこの問題に対処してきたが、視覚的特徴などの追加の文脈情報は未利用のままである。 本稿では,韻律予測を強化するために視覚コンテキストを統合する可能性について検討する。 プロソディ生成を改善するために,視覚情報とテキスト情報の両方を組み込んだ新しいモデルVisualSpeechを提案する。 実験の結果,視覚的特徴はテキスト入力以上の意味のある韻律的手がかりを提供し,合成音声の自然性や正確性を大幅に向上させることが示された。 オーディオサンプルはhttps://ariameetgit.github.io/VISUALSPEECH-SAMPLES/で入手できる。

関連論文リスト

• Making Social Platforms Accessible: Emotion-Aware Speech Generation with Integrated Text Analysis [3.8251125989631674]
  本稿では,エンドツーエンドの文脈認識型テキスト音声合成システムを提案する。 テキスト入力から伝達された感情を導き出し、自然な、表現力のある音声に対する感情と話者の特徴に焦点を当てた音声を合成する。 本システムでは,最先端のTSモデルと比較した場合の競合予測時間性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T23:18:02Z)
• Towards Accurate Lip-to-Speech Synthesis in-the-Wild [31.289366690147556]
  そこで本研究では,唇の動きのみをベースとしたサイレントビデオから音声を合成する手法を提案する。 リップビデオから直接音声を生成する従来のアプローチは、音声だけで堅牢な言語モデルを学べないという課題に直面している。 我々は,我々のモデルに言語情報を注入する最先端のリップ・トゥ・テキスト・ネットワークを用いて,ノイズの多いテキスト管理を導入することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-02T04:07:24Z)
• TextrolSpeech: A Text Style Control Speech Corpus With Codec Language Text-to-Speech Models [51.529485094900934]
  リッチテキスト属性を付加した最初の大規模音声感情データセットであるTextrolSpeechを提案する。 本稿では,GPTモデルを利用した多段階プロンプトプログラミング手法を提案する。 そこで我々は,より多様なスタイルで音声を生成する必要性に対処するため,Salleと呼ばれる効率的なアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-28T09:06:32Z)
• ContextSpeech: Expressive and Efficient Text-to-Speech for Paragraph Reading [65.88161811719353]
  本研究は、軽量で効果的なテキスト音声合成システムであるContextSpeechを開発する。 まず,グローバルテキストと音声コンテキストを文エンコーディングに組み込むメモリキャッシュ再帰機構を設計する。 我々は,グローバルな文脈拡張の範囲を広げるため,階層的に構造化されたテキストセマンティクスを構築した。 実験の結果,ContextSpeechは段落読解における音質と韻律を競争モデル効率で著しく改善することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-03T06:55:03Z)
• Visual-Aware Text-to-Speech [101.89332968344102]
  テキスト入力と対面コミュニケーションにおけるリスナーの視覚的フィードバックの両方で条件付き音声を合成する新しい視覚認識型音声合成(VA-TTS)タスクを提案する。 音声合成のための音素言語情報とリスナー視覚信号を融合するベースラインモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-21T05:11:39Z)
• SpeechLM: Enhanced Speech Pre-Training with Unpaired Textual Data [100.46303484627045]
  本稿では,事前定義した統一表現と音声とテキストの事前学習を協調させるクロスモーダル音声言語モデル(SpeechLM)を提案する。 具体的には、音声とテキストのモダリティをブリッジするために、2つの別の離散トークン化器を導入する。 音声認識, 音声翻訳, ユニバーサル表現評価フレームワーク SUPERB など, 様々な音声言語処理タスクにおける音声LM の評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-30T09:12:10Z)
• Audio-Visual Speech Codecs: Rethinking Audio-Visual Speech Enhancement by Re-Synthesis [67.73554826428762]
  本稿では,AR/VRにおける高忠実度通信のための新しい音声・視覚音声強調フレームワークを提案する。 提案手法は音声・視覚音声の手がかりを利用してニューラル音声のコードを生成することで,ノイズ信号からクリーンでリアルな音声を効率的に合成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-31T17:57:10Z)
• Joint Audio-Text Model for Expressive Speech-Driven 3D Facial Animation [46.8780140220063]
  本稿では,表情駆動型3次元顔画像の文脈情報を取得するための共同音声テキストモデルを提案する。 我々の仮説は、音声と強く相関しない上面表現のバリエーションを曖昧にすることができるというものである。 音声と音声の同期を保ちながら現実的な表情を合成できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-04T01:37:22Z)
• VisualTTS: TTS with Accurate Lip-Speech Synchronization for Automatic Voice Over [68.22776506861872]
  AVO(Automatic Voice Over)と呼ばれるサイレント事前録音ビデオと同期して音声を合成する新しいタスクを定式化する。 AVOの自然な解決策は、ビデオ中のリップシーケンスの時間的進行に音声レンダリングを条件付けることである。 そこで本稿では,視覚入力を前提とした新しい音声合成モデルVisualTTSを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-07T11:25:25Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。