I detta dokument föreslås en end-to-end emotionell talsyntes (ESS) metod som antar globala stil tokens (GSTs) för semi-övervakad utbildning. Modellen är byggd utifrån ramen GST-Tacotron. Stil tokens definieras för att presentera känslor kategorier. En cross entropy förlust funktion mellan symboliska vikter och känslor etiketter är utformad för att få tolkning av stil tokens utnyttja den lilla delen av träningsdata med känslor etiketter. Emotion igenkänning experiment bekräftar att denna metod kan uppnå en-till-en korrespondens mellan stil polletter och känslor kategorier effektivt. Objektiva och subjektiva utvärderingsresultat visar att vår modell överträffar den konventionella Tacotronmodellen för ESS när endast 5% av träningsdata har känslomärkning. Dess subjektiva prestanda är nära Tacotron-modellen tränad med alla känsloetiketter.
REF lägger till ett korsentropimål till de viktningar av style-tokens som uppmuntrar dem att vara one-hot på punkter med tillsyn.
End-to-End Emotional Speech Synthesis Using Style Tokens and Semi-Supervised Training
{'venue': '2019 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC)', 'journal': '2019 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}