論文の概要: Speech to Speech Synthesis for Voice Impersonation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.16721v1
• Date: Fri, 13 Feb 2026 01:22:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-20 15:21:28.245767
• Title: Speech to Speech Synthesis for Voice Impersonation
• Title（参考訳）: 音声対話のための音声合成
• Authors: Bjorn Johnson, Jared Levy,
• Abstract要約: 本稿では,音声合成ネットワーク(STSSN)を提案する。 提案モデルは非常に強力であり,現実的な音声サンプルの生成に成功していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Numerous models have shown great success in the fields of speech recognition as well as speech synthesis, but models for speech to speech processing have not been heavily explored. We propose Speech to Speech Synthesis Network (STSSN), a model based on current state of the art systems that fuses the two disciplines in order to perform effective speech to speech style transfer for the purpose of voice impersonation. We show that our proposed model is quite powerful, and succeeds in generating realistic audio samples despite a number of drawbacks in its capacity. We benchmark our proposed model by comparing it with a generative adversarial model which accomplishes a similar task, and show that ours produces more convincing results.
• Abstract（参考訳）: 音声認識や音声合成の分野では数多くのモデルが大きな成功を収めてきたが、音声から音声への処理のモデルはあまり研究されていない。 本研究では,現在最先端システムに基づく音声合成ネットワーク (STSSN) を提案する。 提案モデルは非常に強力であり,多くの欠点があるにもかかわらず,現実的なオーディオサンプルの生成に成功していることを示す。 提案手法を,同様の課題を遂行する生成的逆数モデルと比較し,より説得力のある結果が得られることを示す。

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