Daily Arxiv

世界中で発行される人工知能関連の論文をまとめるページです。
このページはGoogle Geminiを活用して要約し、非営利で運営しています。
論文の著作権は著者および関連機関にあり、共有する際は出典を明記してください。

Fairness in Dysarthric Speech Synthesis: Understanding Intrinsic Bias in Dysarthric Speech Cloning using F5-TTS

Created by
  • Haebom

作者

Anuprabha M, Krishna Gurugubelli, Anil Kumar Vuppala

概要

この論文は、限られたデータのために困難を経験する口語障害発火のための支援技術の開発に焦点を当てています。ゼロショット音声複製技術を利用した神経音声合成の最近の進歩は、データ増強のための合成音声生成を容易にするが、口語障害発話に対する偏りを導入することができる。この研究では、TORGOデータセットを使用して、最新のF5-TTSが口語障害発話を複製する効果を明瞭さ、話者類似性、韻律保存の観点から調査し、不公平な影響やパリティの違いなどの公平性指標を使用して、口語障害の重症度レベル間の不均衡を評価します。

Takeaways、Limitations

Takeaways: F5-TTSは、口頭障害発火合成における話者および韻律の保存よりも、発話の明瞭性に対する強い偏りを示すことを明らかにした。この研究は公平性を考慮した口語障害発火合成の統合に役立つため、より包括的な音声技術の発展に寄与することができる。
Limitations:具体的なLimitationsは論文で明示的に言及されていません。ただし、特定のデータセット(TORGO)への依存性、およびF5-TTSモデルのパフォーマンスに関するさらなる分析が必要になる場合があります。さらに、公平性指標を利用した偏向分析の範囲と限界についての議論が不足している。
👍