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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2022 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.13 No.1
- 발행연도
- 2022.1
- 수록면
- 232 - 235 (4page)
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The speech embedding technique is generally used for multi-speaker speech synthesis algorithms based on deep learning architecture. Initially, the speaker index has been embedded to represent speaker characteristics but, recently global style token (GST), which is proposed for speech style transfer, has been used for speaker embedding. However, it often generates different speaker’s speeches from the target speaker’s one.
This paper proposes a robust speech synthesis algorithm with GST for multi-speaker. For this, a different reference speech is used for GST, unlike a conventional GST method which uses the same reference speech as target speech. To evaluate the performance of the proposed method, speaker accuracy measurements were conducted. It is shown that the proposed method improved the speaker accuracy of synthesized speeches.
This paper proposes a robust speech synthesis algorithm with GST for multi-speaker. For this, a different reference speech is used for GST, unlike a conventional GST method which uses the same reference speech as target speech. To evaluate the performance of the proposed method, speaker accuracy measurements were conducted. It is shown that the proposed method improved the speaker accuracy of synthesized speeches.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. GST based Multi-speaker Speech Synthesis
III. Performance Evaluation
IV. CONCLUSIONS AND FUTURE WORKS
REFERENCES
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