Apr, 2021

强化学习用于情绪文本转语音合成中情感区分性的提高

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TL;DR本研究提出一个新的交互式训练范式（i-ETTS）以及一种迭代的强化学习训练策略，应用于情感文本朗读合成 (ETTS) 任务，此方法以情感识别为指导，提高情感可辨别性，在清楚地传达出文字情感的同时，提供更加准确的情感朗读效果，实验结果表明此方法优于当前最先进的基线方法，且是首次在情感文本朗读合成任务中引入强化学习技术。
发现论文，激发创造
  • 情感演讲合成与丰富的精细控制

    本论文提出了一种有效的情感控制方法，用于端到端的文本到语音（TTS）系统，使用嵌入向量表示 TTS 输入并结合了内外情感距离比算法和插值技术来提高发音的表现力和可控性。主观评估表明所提算法优于传统方法。

    Nov, 2019

  • ZET-Speech：基于扩散和基于风格的模型的零样本自适应情感可控语音合成

    本文提出了一种零样本适应情绪可控 TTS 模型 ZET-Speech，旨在实现对任何说话者情感语音的合成，采用了域对抗学习和扩散模型的引导方法，实验结果表明，ZET-Speech 成功地合成了所需情感的自然和情感语音，适用于已知和未知说话者。

    May, 2023

  • 利用跨领域语音情感识别协助，使用无标记情感数据集进行情感可控语音合成

    本文提出了一种新颖的情感文本转语音合成方法，通过跨域语音情感识别模型和情感文本转语音模型进行联合训练，从而在不需要情感标签的 TTS 数据集上生成具有情感表现力的语音，并且几乎不影响其语音质量。

    Oct, 2020

  • 使用不平衡的语音数据学习情感表示，用于语音情感识别和情感文本转语音

    本研究提出情感抽取器解决了在语音情感识别和情感语音合成等任务中因数据集不平衡带来的问题，并采用数据增强方法训练模型以提取出通用有效的语音情感表征，为情感语音合成任务提供更具表现力的语音。

    Jun, 2023

  • 利用语音 PTM、文本 LLM 和情感 TTS 进行语音情感识别

    通过研究不同的预训练模型、情感文本合成和数据增强方法，本文提出了一种提高语音情感识别效果的方法，实验结果表明该方法在 IEMOCAP 数据集上具有较高的效果。

    Sep, 2023

  • MM-TTS: 多模态、情绪感应文本转语音综合的统一框架

    Multimodal Emotional Text-to-Speech System (MM-TTS) is proposed, which leverages emotional cues from multiple modalities, addresses the limitations of current approaches in capturing human emotions, and achieves superior performance compared to traditional Emotional Text-to-Speech models.

    Apr, 2024

  • 利用语音和文本的多模态语音情感识别

    本文提出了一种深度双重循环编码器模型，利用语音和文本数据进行机器情感识别，该模型表现更优，实验结果显示，当将该模型应用于 IEMOCAP 数据集时，在将数据分配到四个情感类别（愤怒，高兴，悲伤和中性）方面，准确率在 68.8％至 71.8％之间。

    Oct, 2018

  • 利用语言模型探索语音风格空间：无情感标签的情感合成

    设计了一个新颖的两阶段框架 TEMOTTS，用于基于文本的情感语音合成任务，该框架在没有情感标签和文本提示的情况下进行训练，并能够无需辅助输入进行推理。利用 BERT 学习的语言空间和全局风格标记构建的情感风格空间之间进行知识转移，实验证明了该框架的有效性，提高了情感准确性和自然度。这是第一个充分利用口头内容与表现风格之间情感相关性的情感语音合成研究之一。

    May, 2024

  • 神经 TTS 中的文本驱动情感风格控制与跨说话人风格转移

    该论文提出了一种基于文本的情感风格控制接口和跨说话人风格转移方法，利用双模态风格编码器以及新的风格损失函数，实现高质量的表达性语音合成。

    Jul, 2022

  • 文本转语音的细粒度情感控制：学习排名类内和类间情感强度

    本文提出了一种精细可控的情感语音生成模型，考虑到类间和类内距离，能够产生有较大情感区别的自然语音，实验证明该模型的可控性、情感表现力和自然度均优于两种现有的同类模型。

    Mar, 2023