論文の概要: Learning-free L2-Accented Speech Generation using Phonological Rules

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07550v1
• Date: Sun, 08 Mar 2026 09:22:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:14.798995
• Title: Learning-free L2-Accented Speech Generation using Phonological Rules
• Title（参考訳）: 音韻規則を用いた学習不要L2アクセント音声生成
• Authors: Thanathai Lertpetchpun, Yoonjeong Lee, Jihwan Lee, Tiantian Feng, Dani Byrd, Shrikanth Narayanan,
• Abstract要約: 音韻規則と多言語TSモデルを組み合わせたアクセント付きテキスト音声合成フレームワークを提案する。 これらの規則は音素系列に適用され、音素レベルでアクセントを変換する。 音韻制約から生じる子音,母音,音節構造の体系的差異をモデル化し,スペイン語およびインド英語の規則セットを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.06717601946553
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accent plays a crucial role in speaker identity and inclusivity in speech technologies. Existing accented text-to-speech (TTS) systems either require large-scale accented datasets or lack fine-grained phoneme-level controllability. We propose a accented TTS framework that combines phonological rules with a multilingual TTS model. The rules are applied to phoneme sequences to transform accent at the phoneme level while preserving intelligibility. The method requires no accented training data and enables explicit phoneme-level accent manipulation. We design rule sets for Spanish- and Indian-accented English, modeling systematic differences in consonants, vowels, and syllable structure arising from phonotactic constraints. We analyze the trade-off between phoneme-level duration alignment and accent as realized in speech timing. Experimental results demonstrate effective accent shift while maintaining speech quality.
• Abstract（参考訳）: アクセントは音声技術において話者識別と傾きにおいて重要な役割を担っている。 既存のアクセント付きテキスト音声(TTS)システムは、大規模なアクセント付きデータセットを必要とするか、音素レベルのきめ細かい制御性が欠けている。 音韻規則と多言語TSモデルを組み合わせたアクセント付きTSフレームワークを提案する。 これらの規則は音素系列に適用され、音素レベルでアクセントを変換する。 この方法はアクセント付き訓練データを必要とせず、明瞭な音素レベルのアクセント操作を可能にする。 音韻制約から生じる子音,母音,音節構造の体系的差異をモデル化し,スペイン語およびインド英語の規則セットを設計する。 音素レベルの持続時間アライメントとアクセントのトレードオフを音声タイミングで解析する。 音声品質を維持しながらアクセントシフトを効果的に行う実験結果を得た。

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