利用文本音譯實現多種口音的語音合成

Grunnleggende konsepter

本研究提出了一種利用文本音譯生成多種口音語音樣本的新方法,可以有效地為口音轉換系統構建平行語料庫。

Sammendrag

本研究提出了一種名為MacST的新方法,通過利用大型語言模型(LLM)進行文本音譯,再將音譯後的文本輸入到多語言語音合成(TTS)模型中,從而生成具有不同口音的英語語音樣本。與傳統的語音轉換(VC)或TTS方法相比,MacST方法具有以下優點:

1. 通過文本音譯實現了不同口音之間的語音差異,避免了說話人與口音之間的混淆問題。
2. 可以生成任意英語句子的口音語音,不受現有語料庫內容的限制。

研究團隊對MacST生成的語音樣本進行了主觀和客觀評估,結果表明該方法可以有效地增強非母語英語使用者的口音,並且可以用於構建高質量的口音轉換系統。

Statistikk

利用MacST生成的美式英語和印地語口音語音樣本,其印地語口音強度從9.56提高到51.61。
利用MacST生成的美式英語和韓語口音語音樣本,其韓語口音強度從6.90提高到77.63。
在口音轉換實驗中,利用MacST生成的數據進行數據增強,可以顯著提高轉換模型的性能。

Sitater

"MacST直接通過文本音譯改變了不同口音之間的語音差異,避免了依賴於語音樣本而導致的說話人與口音之間的混淆問題。"
"與傳統的語音轉換(VC)增強方法相比,MacST可以生成任意英語句子的口音語音,不受現有語料庫內容的限制。"

Viktige innsikter hentet fra

MacST: Multi-Accent Speech Synthesis via Text Transliteration for Accent Conversion

by Sho Inoue, S... klokken arxiv.org 09-17-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.09352.pdf

Dypere Spørsmål

如何進一步提高MacST生成的口音語音的自然性,同時保持強烈的口音特徵?

要進一步提高MacST生成的口音語音的自然性，同時保持強烈的口音特徵，可以考慮以下幾個策略：

調整音素強度：在生成過程中，可以通過調整特定音素的強度來平衡自然性和口音特徵。例如，對於某些音素，可以適度減少其強度，以避免過度強調口音而影響語音的流暢性。

多樣化訓練數據：擴展訓練數據集，包含更多不同口音的樣本，特別是那些具有高自然性的口音樣本。這樣可以幫助模型學習到更豐富的語音特徵，從而提高生成語音的自然性。

使用高品質的多語言TTS模型：選擇更先進的多語言文本到語音（TTS）模型，這些模型能夠更好地捕捉語音的自然性和情感表達，從而提高生成語音的質量。

引入語音合成後處理技術：在生成語音後，使用後處理技術，如音頻增強和去噪，來改善語音的清晰度和自然性，這樣可以在不損失口音特徵的情況下提升語音的整體質量。

進行人類評估和反饋迴圈：定期進行人類聽評測試，收集用戶對生成語音的反饋，並根據反饋調整模型參數和生成策略，以持續改進語音的自然性和口音特徵。

除了英語,MacST方法是否也可以應用於其他語言的口音轉換?

是的，MacST方法不僅限於英語，還可以應用於其他語言的口音轉換。由於MacST利用了多語言文本到語音（TTS）模型和大型語言模型（LLMs）進行文本音譯，這使得該方法具備了跨語言的適用性。具體來說：

多語言支持：MacST的多語言TTS系統支持多達29種語言，這意味著可以針對不同語言的口音進行合成和轉換，從而擴展其應用範圍。

音素音譯：通過音素音譯的方式，MacST能夠將其他語言的音素轉換為目標語言的音素，這樣可以有效地生成具有特定口音的語音樣本。

語言特徵的建模：不同語言的口音特徵可以通過相似的音素變化進行建模，這使得MacST能夠在不同語言之間進行口音轉換，保持語音的語義內容和說話者的身份特徵。

因此，MacST方法的靈活性和可擴展性使其能夠應用於多種語言的口音轉換，為語音合成和語音處理領域提供了更多的可能性。

在實際應用中,MacST生成的口音語音樣本是否可以替代真實的口音語音樣本,用於訓練口音轉換模型?

在實際應用中，MacST生成的口音語音樣本可以在一定程度上替代真實的口音語音樣本，用於訓練口音轉換模型，但需考慮以下幾點：

數據增強：MacST生成的語音樣本可以作為數據增強的手段，特別是在真實口音語音樣本稀缺的情況下。這些合成樣本可以幫助模型學習到更多的口音變化，從而提高模型的泛化能力。

質量評估：雖然合成的口音語音樣本在某些情況下可以替代真實樣本，但其質量和自然性仍需通過主觀和客觀評估來確認。若合成樣本的質量足夠高，則可以有效地用於訓練。

模型的適應性：口音轉換模型的性能在很大程度上取決於訓練數據的多樣性和質量。如果MacST生成的樣本能夠涵蓋多種口音特徵，則可以有效地提升模型的性能。

實際應用的限制：在某些應用場景中，真實的口音語音樣本可能仍然是不可或缺的，特別是在需要高保真度和情感表達的情況下。因此，合成樣本應該作為輔助工具，而非完全替代。

總之，MacST生成的口音語音樣本在訓練口音轉換模型中具有潛在的應用價值，但仍需謹慎評估其質量和適用性，以確保模型的有效性和可靠性。