In this paper, we study the disentanglement of speaker and language representations in non-autoregressive cross-lingual TTS models from various aspects. We propose a phoneme length regulator that solves the length mismatch problem between IPA input sequence and monolingual alignment results. Using the phoneme length regulator, we present a FastPitch-based cross-lingual model with IPA symbols as input representations. Our experiments show that language-independent input representations (e.g. IPA symbols), an increasing number of training speakers, and explicit modeling of speech variance information all encourage non-autoregressive cross-lingual TTS model to disentangle speaker and language representations. The subjective evaluation shows that our proposed model can achieve decent naturalness and speaker similarity in cross-language voice cloning.


翻译:在本文中,我们研究了不同方面的非偏向跨语言TTS模式中演讲人和语言代表的分解问题;我们建议一个电话长度调节器,以解决IPA输入序列与单语比对结果之间的时间错配问题;我们使用电话长度调节器,提出了一个基于快速Pitch的跨语言模式,IPA符号作为投入表达。我们的实验表明,语言独立的投入代表(如IPA符号)、越来越多的培训演讲人以及语音差异信息明确模型,都鼓励非横向跨语言TTTS模式分离演讲人和语言代表。主观评估表明,我们提议的模式可以在跨语言克隆中实现体面的自然和语言相似性。

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语音合成(Speech Synthesis),也称为文语转换(Text-to-Speech, TTS,它是将任意的输入文本转换成自然流畅的语音输出。语音合成涉及到人工智能、心理学、声学、语言学、数字信号处理、计算机科学等多个学科技术,是信息处理领域中的一项前沿技术。 随着计算机技术的不断提高,语音合成技术从早期的共振峰合成,逐步发展为波形拼接合成和统计参数语音合成,再发展到混合语音合成;合成语音的质量、自然度已经得到明显提高,基本能满足一些特定场合的应用需求。目前,语音合成技术在银行、医院等的信息播报系统、汽车导航系统、自动应答呼叫中心等都有广泛应用,取得了巨大的经济效益。 另外,随着智能手机、MP3、PDA 等与我们生活密切相关的媒介的大量涌现,语音合成的应用也在逐渐向娱乐、语音教学、康复治疗等领域深入。可以说语音合成正在影响着人们生活的方方面面。
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