Emotional speech synthesis aims to synthesize human voices with various emotional effects. The current studies are mostly focused on imitating an averaged style belonging to a specific emotion type. In this paper, we seek to generate speech with a mixture of emotions at run-time. We propose a novel formulation that measures the relative difference between the speech samples of different emotions. We then incorporate our formulation into a sequence-to-sequence emotional text-to-speech framework. During the training, the framework does not only explicitly characterize emotion styles, but also explores the ordinal nature of emotions by quantifying the differences with other emotions. At run-time, we control the model to produce the desired emotion mixture by manually defining an emotion attribute vector. The objective and subjective evaluations have validated the effectiveness of the proposed framework. To our best knowledge, this research is the first study on modelling, synthesizing, and evaluating mixed emotions in speech.


翻译:情感言语合成旨在合成具有各种情感效应的人类声音。 目前的研究主要侧重于模仿属于特定情感类型的普通风格。 在本文中, 我们试图在运行时生成带有情感混合的言语。 我们提出一种新的配方, 测量不同情感的言语样本之间的相对差异。 然后将我们的配方纳入一个按顺序顺序排列的情感文本到语音框架。 在培训期间, 框架不仅明确描述情感风格, 而且还通过量化与其他情感的差异来探索情感的普通性质。 在运行时, 我们控制模型, 通过手动定义情感属性矢量来生成所想要的情感混合物。 客观和主观的评价证实了拟议框架的有效性。 根据我们的最佳知识, 这项研究是对模拟、 合成和 语言混合情感的首项研究。

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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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