I detta arbete föreslår vi "global stil polletter" (GST), en bank av inbäddningar som är gemensamt utbildade inom Tacotron, ett toppmodernt slut-till-slut talsyntessystem. Inbäddningarna tränas utan explicita etiketter, men lär sig ändå att modellera ett stort utbud av akustiska uttryck. GST leder till en rik uppsättning betydande resultat. De mjuka tolkningsbara "etiketter" de genererar kan användas för att kontrollera syntesen på nya sätt, såsom varierande hastighet och talstil - oberoende av textinnehållet. De kan också användas för stil överföring, replikera den talande stilen av ett enda ljudklipp över en hel lång-form text corpus. När GST utbildas på bullriga, omärkta funna data, lär sig GST att faktorisera buller och högtalaridentitet, vilket ger en väg mot mycket skalbar men robust talsyntes.
Wang m.fl. kom på den globala stil token (GST) Tacotron att koda olika talande stilar REF.
Style Tokens: Unsupervised Style Modeling, Control and Transfer in End-to-End Speech Synthesis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}