Modern speech synthesis techniques can produce natural-sounding speech given sufficient high-quality data and compute resources. However, such data is not readily available for many languages. This paper focuses on speech synthesis for low-resourced African languages, from corpus creation to sharing and deploying the Text-to-Speech (TTS) systems. We first create a set of general-purpose instructions on building speech synthesis systems with minimum technological resources and subject-matter expertise. Next, we create new datasets and curate datasets from "found" data (existing recordings) through a participatory approach while considering accessibility, quality, and breadth. We demonstrate that we can develop synthesizers that generate intelligible speech with 25 minutes of created speech, even when recorded in suboptimal environments. Finally, we release the speech data, code, and trained voices for 12 African languages to support researchers and developers.


翻译:现代语言合成技术可以在足够高质量的数据和计算资源的情况下产生自然声音。然而,这些数据对于许多语言来说并不易获得。本文侧重于资源不足的非洲语言的语音合成,从剧本生成到共享和部署文本到语音系统。我们首先建立一套通用指令,用最起码的技术资源和主题事项专门知识来建立语音合成系统。接下来,我们通过参与性方法,从“已找到的”数据(现有录音)中创建新的数据集并整理数据集(现有录音),同时考虑无障碍性、质量和广度。我们证明我们可以开发合成器,以25分钟的创制语音生成可感应的语音,即便在亚最佳环境中记录。最后,我们发布12种非洲语言的语音数据、代码和培训声音,以支持研究人员和开发者。

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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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