論文の概要: Adaptive Duration Model for Text Speech Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22612v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 12:31:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.192834
• Title: Adaptive Duration Model for Text Speech Alignment
• Title（参考訳）: テキスト音声アライメントのための適応時間モデル
• Authors: Junjie Cao,
• Abstract要約: 音声からテキストへのアライメントは、ニューラルテキスト音声(TTS)モデルの重要コンポーネントである。 本稿では,音素レベルの持続時間分布を与えられたテキストで再現できる新しい持続時間予測フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.157734347781473
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Speech-to-text alignment is a critical component of neural text to-speech (TTS) models. Autoregressive TTS models typically use an attention mechanism to learn these alignments on-line. However, these alignments tend to be brittle and often fail to generalize to long utterances and out-of-domain text, leading to missing or repeating words. Most non-autoregressive end to-end TTS models rely on durations extracted from external sources, using additional duration models for alignment. In this paper, we propose a novel duration prediction framework that can give compromising phoneme-level duration distribution with given text. In our experiments, the proposed duration model has more precise prediction and condition adaptation ability compared to previous baseline models. Numerically, it has roughly a 11.3 percents immprovement on alignment accuracy, and makes the performance of zero-shot TTS models more robust to the mismatch between prompt audio and input audio.
• Abstract（参考訳）: 音声からテキストへのアライメントは、ニューラルテキスト音声(TTS)モデルの重要コンポーネントである。 自動回帰TSモデルは通常、これらのアライメントをオンラインに学習するために注意機構を使用する。 しかし、これらのアライメントは脆く、長い発話やドメイン外テキストに一般化できないことが多く、単語の欠落や繰り返しにつながる。 ほとんどの非自己回帰的なエンドツーエンドTSモデルは、アライメントのための追加の持続時間モデルを使用して外部ソースから抽出された時間に依存する。 本稿では,所与のテキストで音素レベルの持続時間分布を再現できる新しい持続時間予測フレームワークを提案する。 本実験では,提案モデルにより,従来のベースラインモデルよりも精度の高い予測と条件適応が可能となった。 数値的には、アライメント精度が約11.3%向上し、ゼロショットTSモデルの性能は、インプットオーディオとインプットオーディオのミスマッチに対してより堅牢になる。

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