論文の概要: A Data-Centric Framework for Addressing Phonetic and Prosodic Challenges in Russian Speech Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.13563v1
• Date: Thu, 17 Jul 2025 22:41:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-21 20:43:26.149641
• Title: A Data-Centric Framework for Addressing Phonetic and Prosodic Challenges in Russian Speech Generative Models
• Title（参考訳）: ロシア語音声生成モデルにおける音声・韻律的課題に対処するためのデータ中心フレームワーク
• Authors: Kirill Borodin, Nikita Vasiliev, Vasiliy Kudryavtsev, Maxim Maslov, Mikhail Gorodnichev, Oleg Rogov, Grach Mkrtchian,
• Abstract要約: 本稿では,2000時間以上のスタジオ品質のロシア語音声を包括的注釈付きで合成した新しいデータセットであるBaalaikaを紹介する。 実験の結果、バラライカで訓練されたモデルは、音声合成と強化タスクの両方において、既存のデータセットで訓練されたモデルよりも有意に優れていた。
• 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: Russian speech synthesis presents distinctive challenges, including vowel reduction, consonant devoicing, variable stress patterns, homograph ambiguity, and unnatural intonation. This paper introduces Balalaika, a novel dataset comprising more than 2,000 hours of studio-quality Russian speech with comprehensive textual annotations, including punctuation and stress markings. Experimental results show that models trained on Balalaika significantly outperform those trained on existing datasets in both speech synthesis and enhancement tasks. We detail the dataset construction pipeline, annotation methodology, and results of comparative evaluations.
• Abstract（参考訳）: ロシア語の音声合成は、母音の短縮、子音の発声、多様なストレスパターン、ホモグラフの曖昧さ、不自然なイントネーションなど、独特な課題を呈している。 本稿では,2000時間以上のスタジオ品質のロシア語音声と,句読点やストレスマーキングを含む包括的なテキストアノテーションを組み合わせた新しいデータセットであるバララカについて紹介する。 実験結果から,バラライカで訓練したモデルは,音声合成と強調タスクの両方において,既存のデータセットで訓練したモデルよりも有意に優れていた。 データセット構築パイプライン、アノテーション方法論、比較評価の結果について詳述する。

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