ボイスクローニングとは何ですか？
Voice Cloning ボイスクローニング - The few-shot multi-speaker multi-style voice cloning task is to synthesize utterances with voice and speaking style similar to a reference speaker given only a few reference samples. [1] We also use x-vector-based voiceprint extraction model to extract voiceprint to achieve voice cloning. [2] However, the security of specific voice control system needs to be improved, because the voice cloning technology based on transfer learning can easily simulate the voice of the controller, which may lead to industrial accidents and other potential security risks. [3] The Multi-speaker Multi-style Voice Cloning Challenge (M2VoC) aims to provide a common sizable dataset as well as a fair testbed for the benchmarking of the popular voice cloning task. [4] We aim to use the presented corpus to build a robust synthesis model that is able to achieve zero-shot voice cloning. [5] We developed our TTS systems for the multi-speaker multi-style voice cloning challenge (M2VoC) using the proposed DIAN approach. [6] In this paper, we introduce the low resource text-to-speech system from the ThinkIT team submitted to Multi-Speaker Multi-Style Voice Cloning Challenge (M2VoC). [7] , financial services and health care, is not possible unless we overcome security breaches caused by voice cloning algorithms and replayed audios. [8] Voice cloning procedure include state of the art methods like wavenet and other text-to-speech approaches. [9] Our experiments show that the voice cloning system built with vector quantization has only a small degradation in terms of perceptive evaluations, but has a discrete latent space that is useful for reducing the representation bit-rate, which is desirable for data transferring, or limiting the information leaking, which is important for speaker anonymization and other tasks of that nature. [10] Voice cloning technologies have found applications in a variety of areas ranging from personalized speech interfaces to advertisement, robotics, and so on. [11] In text-to-speech there have been several promising results that apply voice cloning techniques to modern deep learning based models. [12]数ショットのマルチスピーカーマルチスタイル音声クローン作成タスクは、参照サンプルがわずかしかない場合に、参照スピーカーと同様の音声と発話スタイルで発話を合成することです。 [1] また、x-vectorベースの声紋抽出モデルを使用して声紋を抽出し、音声の複製を実現します。 [2] ただし、転送学習に基づく音声複製技術は、コントローラの音声を簡単にシミュレートできるため、特定の音声制御システムのセキュリティを改善する必要があります。これは、労働災害やその他の潜在的なセキュリティリスクにつながる可能性があります。 [3] マルチスピーカーマルチスタイルボイスクローンチャレンジ（M2VoC）は、一般的なサイズのデータセットと、人気のあるボイスクローンタスクのベンチマークのための公正なテストベッドを提供することを目的としています。 [4] 提示されたコーパスを使用して、ゼロショット音声クローニングを実現できる堅牢な合成モデルを構築することを目指しています。 [5] 提案されたDIANアプローチを使用して、マルチスピーカーマルチスタイルボイスクローニングチャレンジ（M2VoC）用のTTSシステムを開発しました。 [6] この論文では、Multi-Speaker Multi-Style Voice Cloning Challenge（M2VoC）に提出されたThinkITチームの低リソースのテキスト読み上げシステムを紹介します。 [7] 、金融サービスとヘルスケアは、音声のクローン作成アルゴリズムと再生されたオーディオによって引き起こされるセキュリティ違反を克服しない限り不可能です。 [8] 音声の複製手順には、wavenetやその他のテキスト読み上げアプローチなどの最先端の方法が含まれます。 [9] 私たちの実験は、ベクトル量子化で構築された音声クローニングシステムは、知覚評価の点ではわずかな劣化しかありませんが、データ転送に望ましい表現ビットレートの削減、または情報漏えい。これは、話者の匿名化やその他のその性質のタスクにとって重要です。 [10] 音声複製技術は、パーソナライズされた音声インターフェイスから広告、ロボット工学などに至るまで、さまざまな分野で応用されています。 [11] テキスト読み上げでは、最新の深層学習ベースのモデルに音声複製技術を適用する有望な結果がいくつかあります。 [12]
Style Voice Cloning スタイルボイスクローニング
The few-shot multi-speaker multi-style voice cloning task is to synthesize utterances with voice and speaking style similar to a reference speaker given only a few reference samples. [1] The Multi-speaker Multi-style Voice Cloning Challenge (M2VoC) aims to provide a common sizable dataset as well as a fair testbed for the benchmarking of the popular voice cloning task. [2] We developed our TTS systems for the multi-speaker multi-style voice cloning challenge (M2VoC) using the proposed DIAN approach. [3] In this paper, we introduce the low resource text-to-speech system from the ThinkIT team submitted to Multi-Speaker Multi-Style Voice Cloning Challenge (M2VoC). [4]数ショットのマルチスピーカーマルチスタイル音声クローン作成タスクは、参照サンプルがわずかしかない場合に、参照スピーカーと同様の音声と発話スタイルで発話を合成することです。 [1] マルチスピーカーマルチスタイルボイスクローンチャレンジ（M2VoC）は、一般的なサイズのデータセットと、人気のあるボイスクローンタスクのベンチマークのための公正なテストベッドを提供することを目的としています。 [2] 提案されたDIANアプローチを使用して、マルチスピーカーマルチスタイルボイスクローニングチャレンジ（M2VoC）用のTTSシステムを開発しました。 [3] この論文では、Multi-Speaker Multi-Style Voice Cloning Challenge（M2VoC）に提出されたThinkITチームの低リソースのテキスト読み上げシステムを紹介します。 [4]
voice cloning challenge ボイスクローニングチャレンジ
The Multi-speaker Multi-style Voice Cloning Challenge (M2VoC) aims to provide a common sizable dataset as well as a fair testbed for the benchmarking of the popular voice cloning task. [1] We developed our TTS systems for the multi-speaker multi-style voice cloning challenge (M2VoC) using the proposed DIAN approach. [2] In this paper, we introduce the low resource text-to-speech system from the ThinkIT team submitted to Multi-Speaker Multi-Style Voice Cloning Challenge (M2VoC). [3]マルチスピーカーマルチスタイルボイスクローンチャレンジ（M2VoC）は、一般的なサイズのデータセットと、人気のあるボイスクローンタスクのベンチマークのための公正なテストベッドを提供することを目的としています。 [1] 提案されたDIANアプローチを使用して、マルチスピーカーマルチスタイルボイスクローニングチャレンジ（M2VoC）用のTTSシステムを開発しました。 [2] この論文では、Multi-Speaker Multi-Style Voice Cloning Challenge（M2VoC）に提出されたThinkITチームの低リソースのテキスト読み上げシステムを紹介します。 [3]
voice cloning technology
However, the security of specific voice control system needs to be improved, because the voice cloning technology based on transfer learning can easily simulate the voice of the controller, which may lead to industrial accidents and other potential security risks. [1] Voice cloning technologies have found applications in a variety of areas ranging from personalized speech interfaces to advertisement, robotics, and so on. [2]ただし、転送学習に基づく音声複製技術は、コントローラの音声を簡単にシミュレートできるため、特定の音声制御システムのセキュリティを改善する必要があります。これは、労働災害やその他の潜在的なセキュリティリスクにつながる可能性があります。 [1] 音声複製技術は、パーソナライズされた音声インターフェイスから広告、ロボット工学などに至るまで、さまざまな分野で応用されています。 [2]