Den expressiva talsyntesen har på senare tid väckt stort intresse. Betoningen på ordnivå är en viktig form av uttrycksfullhet för att skilja mellan vad som står i fokus för uttalandet, och vad datorsystemet förväntar sig att vara känt av användaren. Tidigare arbete på betoning syntes kräver eftertryckliga data som samlats in särskilt för den uppgiften. I detta dokument undersöks ett statistiskt tillvägagångssätt som modellerar och extraherar ord-nivå betoningsmönster från naturligt tal inom ramen för HMM-baserad talsyntes. Jämfört med ett eftertryckligt tal som samlats in speciellt för denna uppgift är betoningen i naturligt tal svagare och starkt påverkad av olika suprasegmentala drag. Två nya beslut träd klustering metoder, två-pass och faktoriserat beslut träd, föreslås för att effektivt ta itu med detta problem. Experiment visar att båda tillvägagångssätten kan förmedla betoning betydligt bättre än traditionell beslut trädkluster och HMM anpassning. Medan två-pass beslut träd approach överträffade den faktoriserade beslut träd strategi i en betoning syntes test, den senare ledde till betydligt bättre naturlighet och därmed uppnå en bättre övergripande balans. Index Terms-HMM baserad syntes, expressiv talsyntes, beslutsträd 1. INLEDNING Det syntetiserade talets begriplighet har förbättrats avsevärt under de senaste åren. Den senaste tiden har det syntetiserade talet väckt större intresse, särskilt när det gäller det intelligenta dialogsystemet (SDS). I dialogsystemets uttalanden kombineras vanligtvis en stor mängd information, t.ex. svar på specifika användarfrågor, underförstådda eller uttryckliga bekräftelser samt grundinformation. Betoningen på ordnivå är en viktig form av uttrycksfullhet i dessa typer av scenarier. Det ger ett naturligt och koncist sätt att skilja mellan vad som står i fokus för uttalandet, och vad systemet förväntar sig att bli känt av användaren. Att ifrågasätta vad som är i fokus är en viktig förmåga för SDS, eftersom det klargör tron på systemet, och det kan påverka den förväntade användarresponsen (t.ex. Vill du ha en billig restaurang? och vill du ha en billig restaurang?"). Färsk forskning visar också att lämplig betoning förbättrar den övergripande uppfattningen av syntetiserat tal [1]. Tonviktssyntesen har i huvudsak undersökts inom ramen för enhetsurvalet. Ett typiskt tillvägagångssätt är att använda handgjorda regler för att ändra F0-konturen [2] eller konkatenatenheter från en emfatisk corpus [3]. Medan metoder för val av enhet ger högkvalitativt tal, saknar de flexibilitet när det gäller expressiva variationer såsom betoning, eftersom den enhetstäckning som krävs för modellering av expressivt beteende snabbt blir oöverkomlig. Å andra sidan tillhandahåller HMM-baserad syntes (HTS) en datadriven ram som möjliggör finare kontroll av systemets uttrycklighet, av denna forskning finansierades delvis av den brittiska EPSRC inom ramen för bidragsavtalet EP/F013930/1 och av EU:s sjunde ramprogram inom ramen för bidragsavtalet 216594 (CLASSIC-projektet: www.classic-project.org). Inlärningsmodeller som kartlägger över-segmentella kontextfunktioner till individuella talparametrar. Några senaste arbeten visar att HMM baserad syntes kan producera igenkännlig variation när modellering betoning av kontrasterande ord [4]. Tidigare arbeten har dock förlitat sig på emfatiska data som samlats in specifikt för denna uppgift, där betoningsinformationen är förutbestämd på tal- eller talnivå. Även om denna typ av data ger tydlig och väldefinierad expressivitet variation, insamlingen kan vara mycket kostsam för flera typer av variationer. I detta dokument undersöks statistiska metoder för att modellera och extrahera ordnivåers tyngdpunktsmönster från naturligt tal utan någon uttrycklig betoningsvariation inom ramen för HMM-baserad statistisk talsyntes (HTS). Jämfört med emfatiska taldata som samlats in speciellt för denna uppgift är betoningssignaler som finns i naturligt tal mer vaga och starkt påverkade av suprasegmentala egenskaper. Följaktligen kan traditionell beslut trädbaserad statskluster inte vara effektivt för att fånga betoningen sammanhangsdrag. Ett gemensamt tillvägagångssätt för att uppnå förbättringar är att konstruera en modell som är oberoende av betoningen och anpassa modellen till talet med betoning. Men på grund av den mycket begränsade mängden av de betonade orden och grovheten i betoningen notation i naturligt tal, den gemensamma anpassningsmetoden kanske inte fungerar bra heller. I detta dokument undersöks två nya metoder för att ta itu med problemet. I den första metoden är statsklusterprocessen uppdelad i två passager. Det första passet konstruerar ett första beslutsträd genom att bara använda betoningskontextfunktioner. I det andra passet delas varje bladknutpunkt i det ursprungliga beslutsträdet ytterligare med hjälp av den normala frågan som sätts för att bilda det slutliga beslutsträdet. Även om detta tillvägagångssätt effektivt prioriterar tyngdpunktsfrågor, det fragmenterar träningsdata och minskar mängden data som kan användas av det andra pass beslut träd kluster. Ett andra tillvägagångssätt, faktoriserat beslutsträd, föreslås sedan för att ta itu med problemet. Den använder två uppsättningar parametrar som är förknippade med två beslutsträd för att representera tyngdpunkten respektive de faktorer som inte betonas. En uppsättning kanoniska Gaussiska parametrar representerar normal talvariation och är associerade med beslutsträdet konstruerat med hjälp av den normala frågeuppsättningen. En uppsättning linjära transformer representerar förhållandet mellan betonade och icke-betonade parametrar och är förknippade med beslutsträdet konstruerat med fokusrelaterade frågor. De slutliga HMM-parametrarna delas för varje korsning av de två beslutsträden och kan konstrueras genom att lägga tonvikten på de kanoniska Gaussiska parametrarna. Med denna faktoriserade representation och interleaving uppdatering av båda uppsättningar av parametrar, kan betoningsinformationen modelleras effektivt utan att allvarligt påverka normal talvariation. Resten av detta dokument är uppbyggt på följande sätt. I avsnitt 2 beskrivs de metoder som används för modellering av betoning på ordnivå, inklusive traditionella metoder för klusterering och anpassning av beslutsträd, samt två nya metoder. I avsnitt 3 ges närmare information om hur man tar fram information från naturligt tal. Subjektiv 4238 978-4244-4296-6/10/$25.00
En uppenbar teknik för att lösa detta problem är att bygga beslutsträdet med hjälp av en tvåstegsalgoritm REF.
Word-level emphasis modelling in HMM-based speech synthesis
{'venue': '2010 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'journal': '2010 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}