プロンプトベースTTSモデルにおける細粒度・発話内話し方スタイル制御の実現 Unlocking Fine-Grained and Within-Utterance Speaking Style Control in Prompt-Based Text-to-Speech Models
自然言語プロンプトで音声合成のスタイルを制御するTTSモデルで、発話内の細粒度かつ動的なスタイル制御を可能にする手法を提案。
English summary
- arXiv:2605.27376v1 Announce Type: new Abstract: While prompt-based text-to-speech (TTS) models enable natural language-driven speaking style control, they often provide limited fine-grained control an
プロンプトベースのTTS（テキスト音声合成）モデルは自然言語で話し方スタイルを指定できるが、従来手法では発話全体に一律のスタイルが適用されるなど、細かい制御に限界があった。本論文（arXiv:2605.27376）はその課題に取り組み、発話の途中でスタイルを変化させるような細粒度制御を実現する手法を提案している。
具体的な手法や評価実験の詳細は論文本文で確認する必要があるが、タイトルから「発話内（within-utterance）」制御が主要な貢献の一つであることが読み取れる。感情表現や強調など、より表現豊かな音声合成への応用が期待される研究成果といえる。
Prompt-based text-to-speech models allow users to guide speaking style through natural language descriptions, but existing approaches typically apply a single, coarse style across an entire utterance. This paper (arXiv:2605.27376) addresses that limitation by proposing techniques for fine-grained and within-utterance style control, enabling style to vary dynamically at a sub-utterance level.
The specific methods and evaluation details are available in the full paper and should be consulted directly for technical specifics. Based on the title and abstract excerpt, the work represents a meaningful step toward more expressive and controllable TTS systems, with potential applications in areas such as emotional speech synthesis, audiobook narration, and conversational agents. Readers interested in the implementation details are encouraged to review the source paper.
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