En el campo de la síntesis de voz a partir de texto (TTS, por sus siglas en inglés), existen desafíos significativos para la adaptación del hablante en idiomas poco hablados o para aquellos hablantes con acentos o dialectos poco representados en los datos de entrenamiento. Para abordar esta problemática, un grupo de investigadores ha propuesto el uso de una técnica llamada ADAPTERMIX, la cual busca mejorar la adaptación de TTS en entornos con recursos limitados.
El estudio, titulado «ADAPTERMIX: Explorando la Eficacia de la Mezcla de Adaptadores para la Adaptación de TTS con Recursos Limitados», fue publicado recientemente en arXiv por A. Mehrish, AR Kashyap, L Yingting, N Majumder y otros autores. En él, se presenta una investigación exhaustiva sobre la eficacia de ADAPTERMIX en la adaptación de TTS para idiomas poco hablados o para hablantes con acentos o dialectos poco representados.
La técnica ADAPTERMIX se basa en el uso de adaptadores, que son módulos específicos diseñados para capturar las características del habla de un hablante en particular. Estos adaptadores se mezclan y se utilizan en conjunto con un modelo de TTS preentrenado. El objetivo es mejorar la calidad y la naturalidad de la síntesis de voz para hablantes con características específicas.
Los resultados obtenidos en el estudio demuestran que ADAPTERMIX logra mejoras significativas en la calidad y la naturalidad de la síntesis de voz en comparación con otros métodos de adaptación tradicionales. Esto es especialmente relevante para los idiomas poco hablados o para aquellos hablantes con acentos o dialectos poco representados en los datos de entrenamiento.
La investigación realizada por este grupo de científicos contribuye al avance en el campo de la adaptación de TTS para entornos con recursos limitados y abre nuevas posibilidades para mejorar la calidad de la síntesis de voz en situaciones donde la variabilidad del habla es alta. Los resultados obtenidos podrían tener un impacto significativo en el desarrollo de aplicaciones de TTS más precisas y adecuadas para una amplia variedad de usuarios.
Referencia del estudio:
ADAPTERMIX: Exploring the Efficacy of Mixture of Adapters for Low-Resource TTS Adaptation. A. Mehrish, AR Kashyap, L Yingting, N Majumder, et al. arXiv preprint arXiv…, 2023. [Enlace al estudio](https://arxiv.org/…)