論文の概要: Emotion-Aligned Generation in Diffusion Text to Speech Models via Preference-Guided Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.25416v1
• Date: Mon, 29 Sep 2025 19:19:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 17:09:04.286183
• Title: Emotion-Aligned Generation in Diffusion Text to Speech Models via Preference-Guided Optimization
• Title（参考訳）: 優先誘導最適化による拡散テキストから音声モデルへの感情適応生成
• Authors: Jiacheng Shi, Hongfei Du, Yangfan He, Y. Alicia Hong, Ye Gao,
• Abstract要約: EASPO(Emotion-Aware Stepwise Preference Optimization, EASPO)は、拡散性TTSと微妙な感情的嗜好を中間認知ステップで一致させる学習後フレームワークである。 提案手法の中心となるのは、雑音の多い中間音声状態を記録し、自動選好ペア構築を可能にする時間条件付きモデルであるEASPMである。 実験は、表現性と自然性の両方において、既存の方法よりも優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.96632248469088
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Emotional text-to-speech seeks to convey affect while preserving intelligibility and prosody, yet existing methods rely on coarse labels or proxy classifiers and receive only utterance-level feedback. We introduce Emotion-Aware Stepwise Preference Optimization (EASPO), a post-training framework that aligns diffusion TTS with fine-grained emotional preferences at intermediate denoising steps. Central to our approach is EASPM, a time-conditioned model that scores noisy intermediate speech states and enables automatic preference pair construction. EASPO optimizes generation to match these stepwise preferences, enabling controllable emotional shaping. Experiments show superior performance over existing methods in both expressiveness and naturalness.
• Abstract（参考訳）: Emotional text-to-speechは、インテリジェンスと韻律を保ちながら影響を伝えようとするが、既存の方法は粗いラベルやプロキシ分類器に依存し、発話レベルのフィードバックのみを受け取る。 EASPO(Emotion-Aware Stepwise Preference Optimization, EASPO)は、拡散性TTSと微妙な感情的嗜好を中間認知ステップで一致させる学習後フレームワークである。 提案手法の中心となるのは、雑音の多い中間音声状態を記録し、自動選好ペア構築を可能にする時間条件付きモデルであるEASPMである。 EASPOは、これらの段階的な好みに合わせて生成を最適化し、制御可能な感情的シェーピングを可能にする。 実験は、表現性と自然性の両方において、既存の方法よりも優れた性能を示す。

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