論文の概要: Mismatch Aware Guidance for Robust Emotion Control in Auto-Regressive TTS Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.13293v1
• Date: Wed, 15 Oct 2025 08:37:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-16 20:13:28.574136
• Title: Mismatch Aware Guidance for Robust Emotion Control in Auto-Regressive TTS Models
• Title（参考訳）: 自動回帰TSモデルにおけるロバスト感情制御のためのミスマッチ注意誘導
• Authors: Yizhou Peng, Yukun Ma, Chong Zhang, Yi-Wen Chao, Chongjia Ni, Bin Ma,
• Abstract要約: Free Guidance (CFG) は、迅速なアライメントを強化するための重要な技術である。 本稿では,検出ミスマッチの異なるレベルに適応的なCFG方式を提案する。 提案手法は,AR TTSモデルの感情表現性を向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.057147378617422
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While Text-to-Speech (TTS) systems can achieve fine-grained control over emotional expression via natural language prompts, a significant challenge emerges when the desired emotion (style prompt) conflicts with the semantic content of the text. This mismatch often results in unnatural-sounding speech, undermining the goal of achieving fine-grained emotional control. Classifier-Free Guidance (CFG) is a key technique for enhancing prompt alignment; however, its application to auto-regressive (AR) TTS models remains underexplored, which can lead to degraded audio quality. This paper directly addresses the challenge of style-content mismatch in AR TTS models by proposing an adaptive CFG scheme that adjusts to different levels of the detected mismatch, as measured using large language models or natural language inference models. This solution is based on a comprehensive analysis of CFG's impact on emotional expressiveness in state-of-the-art AR TTS models. Our results demonstrate that the proposed adaptive CFG scheme improves the emotional expressiveness of the AR TTS model while maintaining audio quality and intelligibility.
• Abstract（参考訳）: Text-to-Speech (TTS) システムは、自然言語のプロンプトを通じて感情表現のきめ細かい制御を実現することができるが、所望の感情(スタイルのプロンプト)がテキストの意味的内容と矛盾すると、大きな課題が生じる。 このミスマッチは、しばしば不自然な発声を招き、きめ細かい感情制御を達成するという目標を損なう。 分類自由誘導(CFG)は、迅速なアライメントを向上する鍵となる手法であるが、自動回帰(AR) TTS モデルへの適用は未検討であり、音質の劣化につながる可能性がある。 本稿では,大規模言語モデルや自然言語推論モデルを用いて,検出されたミスマッチのレベルに応じて適応的なCFGスキームを提案することで,AR TTSモデルにおけるスタイル・コンテンツ・ミスマッチの課題を直接解決する。 このソリューションは、最先端のAR TTSモデルにおけるCFGの感情表現性への影響の包括的分析に基づいている。 提案手法は,音質と知性を維持しつつ,AR TTSモデルの感情表現性を向上することを示す。

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