論文の概要: PodAgent: A Comprehensive Framework for Podcast Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00455v1
• Date: Sat, 01 Mar 2025 11:35:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:13:44.480904
• Title: PodAgent: A Comprehensive Framework for Podcast Generation
• Title（参考訳）: PodAgent: Podcast生成のための総合的なフレームワーク
• Authors: Yujia Xiao, Lei He, Haohan Guo, Fenglong Xie, Tan Lee,
• Abstract要約: PodAgentはポッドキャストのようなオーディオプログラムを作成するためのフレームワークである。 ホスト-ゲスト-ライター・マルチエージェント協調システムの設計により、情報的トピック・ディスカッションコンテンツを生成する。 適切な音声ロールマッチングのための音声プールを構築し、LLM強化音声合成法を用いて、表現力のある会話音声を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.525007982804425
• License:
• Abstract: Existing Existing automatic audio generation methods struggle to generate podcast-like audio programs effectively. The key challenges lie in in-depth content generation, appropriate and expressive voice production. This paper proposed PodAgent, a comprehensive framework for creating audio programs. PodAgent 1) generates informative topic-discussion content by designing a Host-Guest-Writer multi-agent collaboration system, 2) builds a voice pool for suitable voice-role matching and 3) utilizes LLM-enhanced speech synthesis method to generate expressive conversational speech. Given the absence of standardized evaluation criteria for podcast-like audio generation, we developed comprehensive assessment guidelines to effectively evaluate the model's performance. Experimental results demonstrate PodAgent's effectiveness, significantly surpassing direct GPT-4 generation in topic-discussion dialogue content, achieving an 87.4% voice-matching accuracy, and producing more expressive speech through LLM-guided synthesis. Demo page: https://podcast-agent.github.io/demo/. Source code: https://github.com/yujxx/PodAgent.
• Abstract（参考訳）: 既存の音声自動生成手法では,ポッドキャストのような音声プログラムを効果的に生成することが困難である。 重要な課題は、詳細なコンテンツ生成、適切な、表現力のある音声生成である。 本稿では,音声プログラム作成のための総合的なフレームワークであるPodAgentを提案する。 PodAgent 1)ホスト・ゲスト・ライター・マルチエージェント・コラボレーション・システムの設計により,情報的トピック・ディスカッション・コンテンツを生成する。 2)適切な音声ロールマッチングと音声プールを構築する。 3) LLM強調音声合成法を用いて, 表現型会話音声を生成する。 ポッドキャストのような音声生成のための標準評価基準が欠如していることを踏まえ,モデルの性能を効果的に評価するための包括的評価ガイドラインを開発した。 実験により、PodAgentの有効性が示され、トピック・ディスカッション・ダイアログの直接GPT-4生成を著しく上回り、87.4%の音声マッチング精度を実現し、LLM誘導合成によりより表現力の高い音声を生成する。 デモページ: https://podcast-agent.github.io/demo/。 ソースコード:https://github.com/yujxx/PodAgent.com

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