対話履歴のLLM埋め込みを用いた音声合成のスタイル制御

対話履歴に基づき、合成音声のスタイルを制御する手法を検討する。対話履歴を考慮するため、提案モデルは、大規模言語モデルによって得られた対話履歴の埋め込みに基づき音声を合成する。実験では、EmotionalSpeechDatabaseを用いて擬似対話履歴付き音声データセットを作成し、モデルを学習した。実音声と合成音声の発話スタイルの類似度を5段階で主観評価し、提案モデルに対話履歴を入力せずに音声を合成する手法と性能を比較した。その結果、提案手法は3.1±0.18、比較手法は2.3±0.19となり、対話履歴に基づく発話スタイル制御の有効性が示された。