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非语言TTS：一个带有情感标注的公共英文语料库，用于文本对齐的非
语言发声和文本到语音转换
MaksimBorisov,EgorSpirin,DariaDiatlova
VKLab,Russia
Yandex,Russia
Abstract支持音高变化、音节延长和单词重复等韵律操
控。EmoCtrl-TTS[5]进一步将此扩展到情感化的
当前的表达性语音合成模型受到包含多样非语言
NVs，包括哭泣和呻吟。
发声（NVs）的开源数据集有限性的限制。在这项
尽管取得了这些进展，一个主要的限制因素
工作中，我们介绍了NonverbalTTS（NVTTS），
仍然是缺乏包含多样且高质量环境噪声的开源数
这是一个标注了10种类型NVs（如笑声、咳嗽
据集。大多数现有的语料库仅包括基本的环境噪
声）和8种情感类别的17小时开放访问数据集。
本声（例如呼吸声、笑声）并且经常受到声学伪影的
该数据集来源于流行的VoxCeleb和Expresso数
译影响，导致许多研究人员依赖于具有更丰富标注
据集，采用自动化检测并经过人工验证。我们提
中的专有数据集[6,4]。缺乏包含多样化环境噪声的
出了一条综合管道，整合自动语音识别（ASR）、
1开源数据集使得复制和基准测试能够生成环境噪
vNV标签、情绪分类以及融合算法来合并多个注声的表现力语音合成模型变得极为困难。
5释者的转录。在NVTTS数据集上对开源文本
5在本文中，我们（1）介绍了最大的开源文本
1到语音（TTS）模型进行微调，在人类评价和包
3到语音合成数据集，其中包含全面的非言语发声
1括说话人相似性和NV保真度在内的自动指标
.集合。我们通过标注现有NVs丰富了VoxCeleb[7]
7测量下，实现了与CosyVoice2等闭源系统的性
0能相当。通过发布NVTTS及其配套的注释指和Expresso[8]的转录内容，通过自动化标记和仔
5细的人工验证，最终形成了10种不同的NV类型。
2南，我们解决了表达性TTS研究中的一个重要
:我们（2）提供了详细的指南，用于通过自动检测
v瓶颈。该数据集可在https://huggingface.co/
i和人工验证来构建丰富NV的数据集，确保可重
xdatasets/
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