| Název: | Speakers Talking Foreign Languages in a Multi-lingual TTS System |
| Další názvy: | Řečnící hovořící cizími jazyky ve vícejazyčném systému syntézy řeči |
| Autoři: | Hanzlíček, Zdeněk Vít, Jakub Řezáčková, Markéta |
| Citace zdrojového dokumentu: | HANZLÍČEK, Z. VÍT, J. ŘEZÁČKOVÁ, M. Speakers Talking Foreign Languages in a Multi-lingual TTS System. In Text, Speech, and Dialogue 24th International Conference, TSD 2021, Olomouc, Czech Republic, September 6–9, 2021, Proceedings. Cham: Springer International Publishing, 2021. s. 489-498. ISBN: 978-3-030-83526-2 , ISSN: 0302-9743 |
| Datum vydání: | 2021 |
| Nakladatel: | Springer International Publishing |
| Typ dokumentu: | konferenční příspěvek ConferenceObject |
| URI: | 2-s2.0-85115270565 http://hdl.handle.net/11025/47246 |
| ISBN: | 978-3-030-83526-2 |
| ISSN: | 0302-9743 |
| Klíčová slova: | syntéza řeči;vícejazyčné systémy syntézy řeči |
| Klíčová slova v dalším jazyce: | Speech synthesis;Multi-lingual TTS |
| Abstrakt: | Článek popisuje experimenty s vícejazyčnými systémy syntézy řeči trénovanými společně z anglických, německých, ruských a českých dat. Experimentální systém založený na LSTM neuronových sítích a trénovatelný neuronový vokodér využívají mezinárodní fonetickou abecedu (IPA), což umožňuje přímou kombinaci různých jazyků. Článek porovnává, zda je společný model schopný spojit a zobecnit informaci obsaženou v trénovacích datech a zda je možné použít jednotlivé hlasy k syntéze jiných jazyků, včetně hlásek specifických pro jednotlivé jazyky. Srozumitelnost generované řeči byla ohodnocena s využitím SUS poslechových testů. Vícejazyčné modely byly rovněž porovnány s nezávislými jednojazyčními modely, kde chybějící cizí hlásky byly nahrazeny nejpodobnějšími hláskami přítomnými v daném jazyku. V poslechových testech byly jednoznačně preferovány vícejazyčné modely. |
| Abstrakt v dalším jazyce: | This paper presents experiments with a multi-lingual multi-speaker TTS synthesis system jointly trained on English, German, Russian, and Czech speech data. The experimental LSTM-based TTS system with a trainable neural vocoder utilizes the International Phonetic Alphabet (IPA) which allows a straight combination of different languages. We analyzed whether the joint model is capable to generalize and mix the information contained in the training data and whether particular voices can be used for the synthesis of different languages, including the language-specific phonemes. The intelligibility of generated speech was assessed by an SUS (Semantically Unpredictable Sentences) listening tests containing Czech sentences spoken by non-Czech speakers. The performance of the joint multi-lingual model was also compared with independent single-voice models where the missing non-native phonemes were mapped to the most similar native phonemes. Besides the Czech sentences, the preference test also contained the English sentences spoken by Czech voices. The multi-lingual model was preferred for all evaluated voices. Although the generated speech did not sound like a native speaker, the phonetic and prosodic features were definitely better. |
| Práva: | Plný text je přístupný v rámci univerzity přihlášeným uživatelům. © Springer |
| Vyskytuje se v kolekcích: | Konferenční příspěvky / Conference Papers (KKY) OBD |
Soubory připojené k záznamu:
| Soubor | Velikost | Formát | |
|---|---|---|---|
| Hanzlíček2021_Chapter_SpeakersTalkingForeignLanguage.pdf | 283,93 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít Vyžádat kopii |
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam:
http://hdl.handle.net/11025/47246Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.