Shared challenges provide a venue for comparing systems trained on common data using a standardized evaluation, and they also provide an invaluable resource for researchers when the data and evaluation results are publicly released. The Blizzard Challenge and Voice Conversion Challenge are two such challenges for text-to-speech synthesis and for speaker conversion, respectively, and their publicly-available system samples and listening test results comprise a historical record of state-of-the-art synthesis methods over the years. In this paper, we revisit these past challenges and conduct a large-scale listening test with samples from many challenges combined. Our aims are to analyze and compare opinions of a large number of systems together, to determine whether and how opinions change over time, and to collect a large-scale dataset of a diverse variety of synthetic samples and their ratings for further research. We found strong correlations challenge by challenge at the system level between the original results and our new listening test. We also observed the importance of the choice of speaker on synthesis quality.


翻译:共有的挑战为比较利用标准化评价对共同数据进行训练的系统提供了一个场所,也为研究人员在公布数据和评价结果时提供了宝贵的资源。 Blizzard 挑战与语音转换挑战分别是文本合成和语音转换的两大挑战,分别是文本对语音合成和语音转换的挑战,其公开提供的系统样本和监听测试结果包括多年来最新综合方法的历史记录。在本文件中,我们再次审视这些以往的挑战,用许多挑战的样本进行大规模监听测试。我们的目的是共同分析和比较大量系统的意见,以确定意见是否和如何随时间变化,并收集各种合成样本的大规模数据集及其用于进一步研究的评级。我们发现,在系统一级,原始结果与我们新的监听测试之间面临挑战性很强的关联性。我们还注意到在合成质量上选择发言者的重要性。

0
下载
关闭预览

相关内容

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。
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
迁移学习简明教程,11页ppt
专知会员服务
107+阅读 · 2020年8月4日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
AI Challenger 2017 奇遇记
AINLP
5+阅读 · 2018年6月10日
LibRec 精选:推荐系统9个必备数据集
LibRec智能推荐
6+阅读 · 2018年3月7日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月25日
Arxiv
8+阅读 · 2018年11月27日
Video-to-Video Synthesis
Arxiv
9+阅读 · 2018年8月20日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
迁移学习简明教程,11页ppt
专知会员服务
107+阅读 · 2020年8月4日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
AI Challenger 2017 奇遇记
AINLP
5+阅读 · 2018年6月10日
LibRec 精选:推荐系统9个必备数据集
LibRec智能推荐
6+阅读 · 2018年3月7日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员