Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

Voiced-Aware Style Extraction and Style Direction Adjustment for Expressive Text-to-Speech

Created by
  • Haebom
Category
Empty

저자

Nam-Gyu Kim

SpotlightTTS: Voiced-aware Style Extraction and Style Direction Adjustment for Expressive Text-to-Speech

개요

SpotlightTTS는 참조 음성에서 추출한 스타일 임베딩을 기반으로 하는 다양한 방법을 통해 표현력이 풍부한 텍스트 음성 변환 (TTS)의 발전을 이룬 최신 기술이다. 특히, 음성 인지 스타일 추출과 스타일 방향 조정을 통해 스타일을 강조한다. 음성 인지 스타일 추출은 표현력을 향상시키기 위해 다양한 음성 영역에서 연속성을 유지하면서 스타일에 매우 관련 있는 유성음 영역에 집중한다. 추출된 스타일의 방향을 TTS 모델에 최적으로 통합하기 위해 조정하여 음성 품질을 개선한다. 실험 결과, SpotlightTTS는 표현력, 전체 음성 품질 및 스타일 전송 능력 측면에서 기준 모델보다 우수한 성능을 달성했다.

시사점, 한계점

시사점:
유성음 영역에 집중하는 음성 인지 스타일 추출을 통해 표현력 향상.
스타일 방향 조정을 통한 음성 품질 개선.
기준 모델 대비 우수한 성능 입증.
한계점:
논문에서 한계점에 대한 명시적인 언급이 없음. (Abstract에서 한계점 관련 내용 부재)
👍