Unsupervised learning for expressive speech synthesis

Nowadays, especially with the upswing of neural networks, speech synthesis is almost totally data driven. The goal of this thesis is to provide methods for automatic and unsupervised learning from data for expressive speech synthesis. In comparison to "ordinary" synthesis systems, it is more difficult to find reliable expressive training data, despite huge availability on sources like Internet. The main difficulty consists in the highly speaker- and situation-dependent nature of expressiveness, causing many and acoustically substantial variations. The consequences are, first, it is very difficult to define labels which reliably identify expressive speech with all nuances. The typical definition of 6 basic emotions, or alike, is a simplification which will have inexcusable consequences dealing with data outside the lab. Second, even if a label set is defined, apart of the enormous manual effort, it is difficult to gain sufficient training data for the models respecting all the nuances and variations. The goal of this thesis is to study automatic training methods for expressive speech synthesis avoiding labeling and to develop applications from these proposals. The focus lies on the acoustic and the semantic domains. For the part of the acoustic domain, the goal is to find suitable acoustic features to represent expressive speech, especially for the multi-speaker domain, as getting closer to real-life uncontrolled data. For this, the perspective will slide away from traditional, mainly prosody-based, features towards features gained with factor analysis, trying to identify the principal components of the expressiveness, namely using i-vectors. Results show that a combination of traditional and i-vector based features performs better in unsupervised clustering of expressive speech than traditional features and even better than large state-of-the-art sets in the multi-speaker domain. Once the feature set is defined, it is used for unsupervised clustering of an audiobook, where from each cluster a voice is trained. Then, the method is evaluated in an audiobook-editing application, where users can use the synthetic voices to create their own dialogues. The obtained results validate the proposal. In this editing application users choose synthetic voices and assign them to the sentences considering the speaking characters and the expressiveness. Involving the semantic domain, this assignment can be achieved automatically, at least partly. Words and sentences are represented numerically in trainable semantic vector spaces, called embeddings, and these can be used to predict the expressiveness to some extent. This method not only permits fully automatic reading of larger text passages, considering the local context, but can also be used as a semantic search engine for training data. Both applications are evaluated in a perceptual test showing the potential of the proposed method. Finally, accounting for the new tendencies in the speech synthesis world, deep neural network based expressive speech synthesis is designed and tested. Emotionally motivated semantic representations of text, sentiment embeddings, trained on the positiveness and the negativeness of movie reviews, are used as an additional input to the system. The neural network now learns not only from segmental and contextual information, but also from the sentiment embeddings, affecting especially prosody. The system is evaluated in two perceptual experiments which show preferences for the inclusion of sentiment embeddings as an additional input.Hoy en día, especialmente con el auge de las redes neuronales, la síntesis de habla se basa casi totalmente en datos. El objetivo de esta tesis es proveer métodos de entrenamiento automático y no supervisado a partir de datos para la síntesis de habla expresiva. En comparación con sistemas de síntesis "neutrales", resulta más difícil encontrar datos de entrenamiento fiables para la síntesis expresiva, a pesar de la gran disponibilidad de recursos como internet. La dificultad principal se origina en la naturaleza del habla expresiva, altamente dependiente del hablante y la situación, resultando en muchas variaciones acústicas. Las consecuencias son, primero, que es muy difícil definir etiquetas que identifiquen fiablemente todos los detalles del habla expresiva. La definición típica de 6 emociones básicas es una simplificación que tendrá consecuencias inexcusables cuando se trata con datos fuera del laboratorio. Segundo, incluso si se llegara a definir un conjunto de etiquetas, aparte del enorme esfuerzo manual que supondría, sería muy difícil conseguir suficientes datos de entrenamiento para cada variante respetando todos sus matices. El objetivo de esta tesis es estudiar métodos de entrenamiento automático para la síntesis de habla expresiva evitando etiquetas y desarrollar aplicaciones a base de estas propuestas. El enfoque abarca los dominios acústico y semántico. Con respecto al dominio acústico, el objetivo es encontrar características acústicas aptas para representar habla expresiva, especialmente en el dominio multi-locutor, acercándose a datos reales e incontrolados. Para esto, la perspectiva se apartará de las características tradicionales, principalmente basadas en la prosodia, hacia características ganadas a partir del análisis de factores, intentando identificar los componentes principales de la expresividad, concretamente los i-vectors. Los resultados demuestran que una combinación de características tradicionales y de las basadas en los i-vectors rinde mejor en la tarea del "clustering" no supervisado del habla expresiva que solo las características tradicionales e incluso mejor que amplios conjuntos de características del estado del arte en el dominio multi-locutor. Una vez definido, el conjunto de características se utiliza para el "clustering" no supervisado de un audiolibro, entrenando de cada "cluster" una voz. El método se ha evaluado en una aplicación de edición de audiolibro, donde los usuarios utilizaban las voces sintéticas para crear sus propios diálogos. Los resultados obtenidos validan la propuesta. En la aplicación de edición, los usuarios eligen voces sintéticas y las asignan a frases considerando los personajes y la expresividad. Implicando el dominio semántico, esta asignación podría realizarse automáticamente. En esta parte de la tesis, palabras y frases se representan numéricamente en espacios vectoriales entrenables, llamados embeddings, y pueden utilizarse para predecir la expresividad. Este método no solo permite una lectura automática de pasajes de texto, tomando en cuenta el contexto local, sino que también puede utilizarse como una herramienta de búsqueda semántica para datos de entrenamiento. Ambas aplicaciones se han evaluado en un experimento perceptual demostrando el potencial de la metodología propuesta. Finalmente, siguiendo las nuevas tendencias en el mundo de la síntesis de habla basada en redes neuronales, se ha desarrollado y evaluado un sistema de síntesis de voz expresiva utilizando esta tecnología. Representaciones semánticas de texto, motivadas emocionalmente, llamadas "sentiment embeddings", entrenadas con reseñas de cine, se utilizan como input adicional en el sistema. La red neuronal ahora aprende no solamente de la información segmental y contextual, sino también de esta representación del sentimiento, afectando especialmente la prosodia. El sistema se ha evaluado en dos experimentos perceptuales, demostrando la preferencia del sistema que incluye esta nueva representPostprint (published version