TTS アノテーションの定義と分類

TTS アノテーションは、テキスト読み上げ合成プロセス中に実行されるアノテーション作業を指します。 TTS技術とは、テキストを音声に自動変換する技術のことです。音声アシスタント、音声ナビゲーション、自動音声応答システムなど、幅広い用途に使用できます。

TTS 注釈のタイプには次のものがあります。

テキスト注釈: 音声認識の音訳や自然言語生成テキストを含むオリジナルのテキスト。

音素注釈: テキスト内の各音素の位置と、TTS モデルで音素分類器をトレーニングするために使用される対応する音素コンテンツをマークします。

韻律注釈とは、テキスト内の基本的な音声単位 (音節や単語など) に注釈を付け、ピッチ、継続時間、強さなどの音声属性を記録することを指します。これらのアノテーションは、Text-to-Speech (TTS) モデルで韻律モデルをトレーニングするために使用されます。

音声注釈: TTS によって生成された音声オーディオの基本情報 (音声の長さ、サンプリング レート、ビット深度など) に注釈を付けます。

意図アノテーション: テキスト内の意図または感情情報に注釈を付けます。これは、TTS モデルの感情モデルまたは音声インタラクションの感情認識モデルをトレーニングするために使用されます。

発音アノテーション: さまざまな言語または方言の発音の違いをマークし、TTS モデルで発音モデルをトレーニングするために使用されます。

話速注釈: TTS モデルで話速制御モデルをトレーニングするために使用される、文の休止、イントネーション、話速の変化などを含むテキストの話速情報をマークします。 。

音声合成パラメータのラベル付け: TTS モデルの特性パラメータ (基本周波数、高調波、声道パラメータなど) にラベルを付けます。これらは、音声合成モデルをトレーニングするために使用されます。 TTSモデル。

TTS アノテーションの目的は、コンピュータがテキストを正しく理解して処理し、自然でスムーズな音声を生成できるようにすることです。 TTS アノテーションを実行する場合、コンピュータが各単語、各音素、および各音節の意味と発音規則を正確に理解できるように、テキストの単語分割、音素変換、音節分割などの処理が必要です。 TTS アノテーションの結果は、音素、音節、強勢、リズムなどの情報を含むアノテーション ファイルになります。

TTS アノテーションを実行するときは、いくつかの重要な問題に注意する必要があります。まず、コンピュータが各単語の意味と文法構造を正しく理解できるように、テキストをセグメント化して長い文章をフレーズや単語に分割する必要があります。次に、音素変換を実行して、各単語を対応する音素シーケンスに変換する必要があります。音素とは言語を構成する最小の音素であり、音声合成の基本単位です。音素を変換するときは、生成される音声がスムーズで自然であることを保証するために、音素間の連続読みと発音記号のルールを考慮する必要があります。

TTS アノテーションには、単語の分割と音素の変換に加えて、音節の分割、強勢のマーキング、韻のマーキングも必要です。音節は単語を構成する音素の組み合わせであり、各音節にはアクセントがあります。 TTS アノテーションを実行する場合、生成された音声に正しい強勢とリズムがあることを確認するために、各単語の強勢位置をマークする必要があります。同時に、生成された音声をより自然でスムーズにするために、イントネーション、話す速度、ポーズなどの韻律情報にも注釈を付ける必要があります。

TTS アノテーションには通常、手動アノテーションと AI アノテーションの 2 つの方法があります。

手動アノテーションは、人間のアノテーターがテキストを単語ごとに聞いて、対応する音声アノテーションに変換する必要がある手動アノテーション プロセスです。 AI アノテーションは、人工知能アルゴリズムを使用してテキストを音声注釈に自動的に変換し、手動での注釈のコストと時間を削減します。 AI アノテーションはより高速で効率的ですが、AI アルゴリズムがエラーを起こしたり、特定の音声特徴を認識できなかったりする可能性があるため、品質においては人間によるアノテーションほど良くない可能性があります。したがって、実際のアプリケーションでは、通常、2 つのアノテーション方法を組み合わせて、アノテーションの品質と効率を向上させる必要があります。

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一般に、TTS アノテーションとは、コンピュータがテキストを正しく理解して処理し、自然で滑らかなテキストを生成できるようにすることを目的として、TTS テクノロジで音声データに注釈を付ける必要がある作業を指します。 。 TTS アノテーションには、単語分割、音素変換、音節分割、強勢マーキング、韻アノテーションなどが必要であり、通常は手動アノテーションまたは自動アノテーションが必要です。

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