JP2021157193A - 音声合成方法及び対応するモデルのトレーニング方法、装置、電子機器、記憶媒体、並びにコンピュータプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
合成対象音声のスタイル情報、音色情報、及び処理対象テキストの内容情報を取得することと、
予めトレーニングされた音声合成モデルで、前記スタイル情報、前記音色情報、及び前記処理対象テキストの内容情報に基づいて、前記処理対象テキストの音響特徴情報を生成することと、
前記処理対象テキストの音響特徴情報に基づいて、前記処理対象テキストの音声を合成することと、を含んでいる音声合成方法を提供している。
複数のトレーニングデータを収集し、各前記トレーニングデータには、合成対象音声のトレーニングスタイル情報、トレーニング音色情報、トレーニングテキストの内容情報、前記トレーニングスタイル情報に対応するトレーニングスタイルで前記トレーニングテキストの内容情報を表現したスタイル特徴情報、及び前記トレーニングスタイル情報に対応するトレーニングスタイルと前記トレーニング音色情報に対応するトレーニング音色とで前記トレーニングテキストの内容情報を表現した目標音響特徴情報が含まれることと、
前記複数のトレーニングデータを利用して前記音声合成モデルをトレーニングすることと、を含む音声合成モデルのトレーニング方法を提供している。
合成対象音声のスタイル情報、音色情報、及び処理対象テキストの内容情報を取得するための取得モジュールと、
予めトレーニングされた音声合成モデルで、前記スタイル情報、前記音色情報、及び前記処理対象テキストの内容情報に基づいて、前記処理対象テキストの音響特徴情報を生成するための生成モジュールと、
前記処理対象テキストの音響特徴情報に基づいて前記処理対象テキストの音声を合成するための合成モジュールと、を含んでいる音声合成装置を提供している。
複数のトレーニングデータを収集するための収集モジュールであって、各前記トレーニングデータには、合成対象音声のトレーニングスタイル情報、トレーニング音色情報、トレーニングテキストの内容情報、前記トレーニングスタイル情報に対応するトレーニングスタイルで前記トレーニングテキストの内容情報を表現したスタイル特徴情報、及び前記トレーニングスタイル情報に対応するトレーニングスタイルと前記トレーニング音色情報に対応するトレーニング音色とで前記トレーニングテキストの内容情報を表現した目標音響特徴情報が含まれる収集モジュールと、
前記複数のトレーニングデータを利用して前記音声合成モデルをトレーニングするためのトレーニングモジュールと、を含む音声合成モデルのトレーニング装置を提供している。
少なくとも1つのプロセッサと、
前記少なくとも1つのプロセッサと通信接続されるメモリと、を含む電子機器であって、
前記メモリには、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行されるコマンドが記憶されており、
前記コマンドが前記少なくとも1つのプロセッサによって実行されることで、前記少なくとも1つのプロセッサが上記の方法を実行することができる、電子機器を提供している。
(b)予測音響特徴情報と目標音響特徴情報とに基づいて、音響特徴損失関数を構築する;
(c)スタイル損失関数と再構成損失関数とに基づいて、総合損失関数を生成する。
合成対象音声のスタイル情報、音色情報、及び処理対象テキストの内容情報を取得するための取得モジュール801と、
予めトレーニングされた音声合成モデルで、スタイル情報、音色情報、及び処理対象テキストの内容情報に基づいて、処理対象テキストの音響特徴情報を生成するための生成モジュール802と、
処理対象テキストの音響特徴情報に基づいて、処理対象テキストの音声を合成するための合成モジュール803と、を含んでいる音声合成装置800を提供している。
音声合成モデルにおける内容エンコーダーで、処理対象テキストの内容情報を符号化することで、内容符号化特徴を取得するための内容符号化手段8021と、
音声合成モデルにおけるスタイルエンコーダーで、処理対象テキストの内容情報とスタイル情報とを符号化することで、スタイル符号化特徴を取得するためのスタイル符号化手段8022と、
音声合成モデルにおける音色エンコーダーで音色情報を符号化することで、音色符号化特徴を取得するための音色符号化手段8023と、
音声合成モデルにおけるデコーダーで、内容符号化特徴、スタイル符号化特徴及び音色符号化特徴に基づいて復号し、処理対象テキストの音響特徴情報を生成するための復号手段8024と、を備えている。
ユーザの入力スタイルの説明情報を取得し、入力スタイルの説明情報に応じて、予め設定されたスタイルテーブルから入力スタイルに対応するスタイル識別子を合成対象音声のスタイル情報として取得し、
あるいは、入力スタイルで表現したオーディオ情報を取得し、オーディオ情報から入力スタイルの音色情報を合成対象音声のスタイル情報として抽出するために用いられる。
複数のトレーニングデータを収集するための収集モジュール1001であって、各トレーニングデータには、合成対象音声のトレーニングスタイル情報、トレーニング音色情報、トレーニングテキストの内容情報、トレーニングスタイル情報に対応するトレーニングスタイルでトレーニングテキストの内容情報を表現したスタイル特徴情報、及びトレーニングスタイル情報に対応するトレーニングスタイルとトレーニング音色情報に対応するトレーニング音色とでトレーニングテキストの内容情報を表現した目標音響特徴情報が含まれる収集モジュール1001と、
複数のトレーニングデータを利用して音声合成モデルをトレーニングするためのトレーニングモジュール1002と、を備えている音声合成モデルのトレーニング装置1000を提供している。
各トレーニングデータについて、音声合成モデルにおける内容エンコーダー、スタイルエンコーダー、及び音色エンコーダーで、それぞれトレーニングデータにおけるトレーニングテキストの内容情報、トレーニングスタイル情報、及びトレーニング音色情報を符号化することで、トレーニング内容符号化特徴、トレーニングスタイル符号化特徴、及びトレーニング音色符号化特徴を順次に取得するための符号化手段10021と、
音声合成モデルにおけるスタイル抽出器で、トレーニングテキストの内容情報及びトレーニングスタイル情報に対応するトレーニングスタイルでトレーニングテキストの内容情報を表現したスタイル特徴情報に基づいて、目標トレーニングスタイル符号化特徴を抽出するための抽出手段10022と、
音声合成モデルにおけるデコーダーで、トレーニング内容符号化特徴、目標トレーニングスタイル符号化特徴、及びトレーニング音色符号化特徴に基づいて復号し、トレーニングテキストの予測音響特徴情報を生成するための復号手段10023と、
トレーニングスタイル符号化特徴、目標トレーニングスタイル符号化特徴、予測音響特徴情報、及び目標音響特徴情報に基づいて、総合損失関数を構築するための構築手段10024と、
総合損失関数が収束しなければ、総合損失関数が収束する傾向にあるように、内容エンコーダー、スタイルエンコーダー、音色エンコーダー、スタイル抽出器、及びデコーダーのパラメータを調整するための調整手段10025とを備えている。
トレーニングスタイル符号化特徴と目標トレーニングスタイル符号化特徴とに基づいて、スタイル損失関数を構築し、
予測音響特徴情報と目標音響特徴情報とに基づいて、再構成損失関数を構築し、
スタイル損失関数と再構成損失関数とに基づいて、総合損失関数を生成するために用いられる。
Claims (15)
- 合成対象音声のスタイル情報、音色情報、及び処理対象テキストの内容情報を取得することと、
予めトレーニングされた音声合成モデルで、前記スタイル情報、前記音色情報、及び前記処理対象テキストの内容情報に基づいて、前記処理対象テキストの音響特徴情報を生成することと、
前記処理対象テキストの音響特徴情報に基づいて、前記処理対象テキストの音声を合成することと、を含んでいる、
音声合成方法。 - 予めトレーニングされた音声合成モデルで、前記スタイル情報、前記音色情報、及び前記処理対象テキストの内容情報に基づいて、前記処理対象テキストの音響特徴情報を生成することは、
前記音声合成モデルにおける内容エンコーダーで、前記処理対象テキストの内容情報を符号化することで、内容符号化特徴を取得することと、
前記音声合成モデルにおけるスタイルエンコーダーで、前記処理対象テキストの内容情報と前記スタイル情報とを符号化することで、スタイル符号化特徴を取得することと、
前記音声合成モデルにおける音色エンコーダーで前記音色情報を符号化することで、音色符号化特徴を取得することと、
前記音声合成モデルにおけるデコーダーで、前記内容符号化特徴、前記スタイル符号化特徴、及び前記音色符号化特徴に基づいて復号し、前記処理対象テキストの音響特徴情報を生成することと、を含んでいる、
請求項1に記載の方法。 - 合成対象音声のスタイル情報を取得することは、
ユーザの入力スタイルの説明情報を取得し、前記入力スタイルの説明情報に応じて、予め設置されたスタイルテーブルから前記入力スタイルに対応するスタイル識別子を前記合成対象音声のスタイル情報として取得すること、
或いは、入力スタイルで表現したオーディオ情報を取得し、前記オーディオ情報から前記入力スタイルの音色情報を前記合成対象音声のスタイル情報として抽出することを含んでいる、
請求項1または2に記載の方法。 - 複数のトレーニングデータを収集し、各前記トレーニングデータには、合成対象音声のトレーニングスタイル情報、トレーニング音色情報、トレーニングテキストの内容情報、前記トレーニングスタイル情報に対応するトレーニングスタイルで前記トレーニングテキストの内容情報を表現したスタイル特徴情報、及び前記トレーニングスタイル情報に対応するトレーニングスタイルと前記トレーニング音色情報に対応するトレーニング音色とで前記トレーニングテキストの内容情報を表現した目標音響特徴情報が含まれることと、
前記複数のトレーニングデータを利用して前記音声合成モデルをトレーニングすることと、を含んでいる、
音声合成モデルのトレーニング方法。 - 前記複数のトレーニングデータを利用して前記音声合成モデルをトレーニングすることは、
各前記トレーニングデータについて、前記音声合成モデルにおける内容エンコーダー、スタイルエンコーダー、及び音色エンコーダーで、それぞれ前記トレーニングデータにおける前記トレーニングテキストの内容情報、前記トレーニングスタイル情報、及び前記トレーニング音色情報を符号化することで、トレーニング内容符号化特徴、トレーニングスタイル符号化特徴、及びトレーニング音色符号化特徴を順次に取得することと、
前記音声合成モデルにおけるスタイル抽出器で、前記トレーニングテキストの内容情報及び前記トレーニングスタイル情報に対応するトレーニングスタイルで前記トレーニングテキストの内容情報を表現したスタイル特徴情報に基づいて、目標トレーニングスタイル符号化特徴を抽出することと、
前記音声合成モデルにおけるデコーダーで、前記トレーニング内容符号化特徴、前記目標トレーニングスタイル符号化特徴、及び前記トレーニング音色符号化特徴に基づいて復号し、前記トレーニングテキストの予測音響特徴情報を生成することと、
前記トレーニングスタイル符号化特徴、前記目標トレーニングスタイル符号化特徴、前記予測音響特徴情報、及び前記目標音響特徴情報に基づいて、総合損失関数を構築することと、
前記総合損失関数が収束しなければ、前記総合損失関数が収束する傾向にあるように、前記内容エンコーダー、前記スタイルエンコーダー、前記音色エンコーダー、前記スタイル抽出器、及び前記デコーダーのパラメータを調整することとを含んでいる、
請求項4に記載の方法。 - 前記トレーニングスタイル符号化特徴、前記目標トレーニングスタイル符号化特徴、前記予測音響特徴情報、及び前記目標音響特徴情報に基づいて、総合損失関数を構築することは、
前記トレーニングスタイル符号化特徴と前記目標トレーニングスタイル符号化特徴とに基づいて、スタイル損失関数を構築することと、
前記予測音響特徴情報と前記目標音響特徴情報とに基づいて、再構成損失関数を構築することと、
前記スタイル損失関数と前記再構成損失関数とに基づいて、前記総合損失関数を生成することと、を含んでいる、
請求項5に記載の方法。 - 合成対象音声のスタイル情報、音色情報、及び処理対象テキストの内容情報を取得するための取得モジュールと、
予めトレーニングされた音声合成モデルで、前記スタイル情報、前記音色情報、及び前記処理対象テキストの内容情報に基づいて、前記処理対象テキストの音響特徴情報を生成するための生成モジュールと、
前記処理対象テキストの音響特徴情報に基づいて前記処理対象テキストの音声を合成するための合成モジュールと、を含んでいる、
音声合成装置。 - 前記生成モジュールは、
前記音声合成モデルにおける内容エンコーダーで、前記処理対象テキストの内容情報を符号化することで、内容符号化特徴を取得するための内容符号化手段と、
前記音声合成モデルにおけるスタイルエンコーダーで、前記処理対象テキストの内容情報と前記スタイル情報とを符号化することで、スタイル符号化特徴を取得するためのスタイル符号化手段と、
前記音声合成モデルにおける音色エンコーダーで前記音色情報を符号化することで、音色符号化特徴を取得するための音色符号化手段と、
前記音声合成モデルにおけるデコーダーで、前記内容符号化特徴、前記スタイル符号化特徴、及び前記音色符号化特徴に基づいて復号し、前記処理対象テキストの音響特徴情報を生成するための復号手段と、を含んでいる、
請求項7に記載の装置。 - 前記取得モジュールは、
ユーザの入力スタイルの説明情報を取得し、前記入力スタイルの説明情報に応じて、予め設置されたスタイルテーブルから前記入力スタイルに対応するスタイル識別子を前記合成対象音声のスタイル情報として取得し、
或いは、入力スタイルで表現したオーディオ情報を取得し、前記オーディオ情報から前記入力スタイルの音色情報を前記合成対象音声のスタイル情報として抽出するために用いられる、
請求項7または8に記載の装置。 - 複数のトレーニングデータを収集するための収集モジュールであって、各前記トレーニングデータには、合成対象音声のトレーニングスタイル情報、トレーニング音色情報、トレーニングテキストの内容情報、前記トレーニングスタイル情報に対応するトレーニングスタイルで前記トレーニングテキストの内容情報を表現したスタイル特徴情報、及び前記トレーニングスタイル情報に対応するトレーニングスタイルと前記トレーニング音色情報に対応するトレーニング音色とで前記トレーニングテキストの内容情報を表現した目標音響特徴情報が含まれる収集モジュールと、
前記複数のトレーニングデータを利用して前記音声合成モデルをトレーニングするためのトレーニングモジュールと、を含む、
音声合成モデルのトレーニング装置。 - 前記トレーニングモジュールは、
各前記トレーニングデータについて、前記音声合成モデルにおける内容エンコーダー、スタイルエンコーダー、及び音色エンコーダーで、それぞれ前記トレーニングデータにおける前記トレーニングテキストの内容情報、前記トレーニングスタイル情報、及び前記トレーニング音色情報を符号化することで、トレーニング内容符号化特徴、トレーニングスタイル符号化特徴、及びトレーニング音色符号化特徴を順次に取得するための符号化手段と、
前記音声合成モデルにおけるスタイル抽出器で、前記トレーニングテキストの内容情報及び前記トレーニングスタイル情報に対応するトレーニングスタイルで前記トレーニングテキストの内容情報を表現したスタイル特徴情報に基づいて、目標トレーニングスタイル符号化特徴を抽出するための抽出手段と、
前記音声合成モデルにおけるデコーダーで、前記トレーニング内容符号化特徴、前記目標トレーニングスタイル符号化特徴、及び前記トレーニング音色符号化特徴に基づいて復号し、前記トレーニングテキストの予測音響特徴情報を生成するための復号手段と、
前記トレーニングスタイル符号化特徴、前記目標トレーニングスタイル符号化特徴、前記予測音響特徴情報、及び前記目標音響特徴情報に基づいて、総合損失関数を構築するための構築手段と、
前記総合損失関数が収束しなければ、前記総合損失関数が収束する傾向にあるように、前記内容エンコーダー、前記スタイルエンコーダー、前記音色エンコーダー、前記スタイル抽出器、及び前記デコーダーのパラメータを調整するための調整手段とを含んでいる、
請求項10に記載の装置。 - 前記構築手段は、
前記トレーニングスタイル符号化特徴と前記目標トレーニングスタイル符号化特徴とに基づいて、スタイル損失関数を構築し、
前記予測音響特徴情報と前記目標音響特徴情報とに基づいて、再構成損失関数を構築し、
前記スタイル損失関数と前記再構成損失関数とに基づいて、前記総合損失関数を生成するために用いられる、
請求項11に記載の装置。 - 少なくとも1つのプロセッサと、
前記少なくとも1つのプロセッサと通信接続されるメモリと、を含む電子機器であって、
前記メモリには、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行されるコマンドが記憶されており、
前記コマンドが前記少なくとも1つのプロセッサによって実行されることで、前記少なくとも1つのプロセッサが請求項1乃至請求項3、または請求項4乃至請求項6のいずれか一項に記載の方法を実行することができる、
電子機器。 - コンピュータに請求項1乃至請求項3、または請求項4乃至請求項6のいずれか一項に記載の方法を実行させるためのコンピュータコマンドが記憶されている、
非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体。 - プロセッサによって実行される時に、請求項1乃至請求項3、または請求項4乃至請求項6のいずれか一項に記載の方法が実行されるコンピュータプログラム。
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