The goal of expressive Text-to-speech (TTS) is to synthesize natural speech with desired content, prosody, emotion, or timbre, in high expressiveness. Most of previous studies attempt to generate speech from given labels of styles and emotions, which over-simplifies the problem by classifying styles and emotions into a fixed number of pre-defined categories. In this paper, we introduce a new task setting, Contextual TTS (CTTS). The main idea of CTTS is that how a person speaks depends on the particular context she is in, where the context can typically be represented as text. Thus, in the CTTS task, we propose to utilize such context to guide the speech synthesis process instead of relying on explicit labels of styles and emotions. To achieve this task, we construct a synthetic dataset and develop an effective framework. Experiments show that our framework can generate high-quality expressive speech based on the given context both in synthetic datasets and real-world scenarios.


翻译:表达式文本到语音( TTS) 的目标是将自然语言与想要的内容、 手动、 情感或小调合成, 高清晰度。 大部分先前的研究试图从特定风格和情绪标签中生成语言, 过度简化问题, 将样式和情绪分类为固定数量的预定义类别 。 在本文中, 我们引入一个新的任务设置, “ 背景 TTS ” ( CTS ) 。 CTTS 的主要理念是, 一个人说话的方式取决于她所处的特定环境, 其背景通常可以作为文本表示 。 因此, 在 CTTS 任务中, 我们提议利用这种背景来指导语言合成过程, 而不是依赖明确的风格和情绪标签 。 为了完成这项任务, 我们建立一个合成数据集, 并开发一个有效的框架 。 实验显示, 我们的框架能够根据合成数据集和现实世界情景中的特定环境产生高质量的表达式演讲 。

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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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