Recently, we have seen an increasing interest in the area of speech-to-text translation. This has led to astonishing improvements in this area. In contrast, the activities in the area of speech-to-speech translation is still limited, although it is essential to overcome the language barrier. We believe that one of the limiting factors is the availability of appropriate training data. We address this issue by creating LibriS2S, to our knowledge the first publicly available speech-to-speech training corpus between German and English. For this corpus, we used independently created audio for German and English leading to an unbiased pronunciation of the text in both languages. This allows the creation of a new text-to-speech and speech-to-speech translation model that directly learns to generate the speech signal based on the pronunciation of the source language. Using this created corpus, we propose Text-to-Speech models based on the example of the recently proposed FastSpeech 2 model that integrates source language information. We do this by adapting the model to take information such as the pitch, energy or transcript from the source speech as additional input.


翻译:最近,我们看到了对语音对文本翻译领域的兴趣日益增长,这导致在这一领域出现了惊人的改进。相反,语音对语音翻译领域的活动仍然有限,尽管克服语言障碍至关重要。我们认为,一个限制因素是提供适当的培训数据。我们通过创建LibriS2S来解决这个问题,因为我们知道这是德国和英语之间第一个公开提供的语音对语音培训项目。对于这个方案,我们独立地为德语和英语创造了音频,导致两种语言文本的无偏见发音。这样,我们就可以创建一个新的语音和语音翻译模式,直接学习根据源语言的发音生成语音信号。我们利用这个创建的软件,根据最近提出的将源语言信息纳入源语言信息的FastSpeech 2模式的例子,提出了文本对语音模型的建议。我们这样做的方式是调整模型,将源语演讲的声、能量或笔录等信息作为补充投入。

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