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2025-04-23 更新
DialogueAgents: A Hybrid Agent-Based Speech Synthesis Framework for Multi-Party Dialogue
Authors:Xiang Li, Duyi Pan, Hongru Xiao, Jiale Han, Jing Tang, Jiabao Ma, Wei Wang, Bo Cheng
Speech synthesis is crucial for human-computer interaction, enabling natural and intuitive communication. However, existing datasets involve high construction costs due to manual annotation and suffer from limited character diversity, contextual scenarios, and emotional expressiveness. To address these issues, we propose DialogueAgents, a novel hybrid agent-based speech synthesis framework, which integrates three specialized agents – a script writer, a speech synthesizer, and a dialogue critic – to collaboratively generate dialogues. Grounded in a diverse character pool, the framework iteratively refines dialogue scripts and synthesizes speech based on speech review, boosting emotional expressiveness and paralinguistic features of the synthesized dialogues. Using DialogueAgent, we contribute MultiTalk, a bilingual, multi-party, multi-turn speech dialogue dataset covering diverse topics. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our framework and the high quality of the MultiTalk dataset. We release the dataset and code https://github.com/uirlx/DialogueAgents to facilitate future research on advanced speech synthesis models and customized data generation.
语音合成对于人机交互至关重要，能够实现自然且直观的沟通。然而，现有数据集由于手动标注而涉及较高的构建成本，并且存在字符多样性、上下文情境和情绪表达方面的局限性。为了解决这些问题，我们提出了DialogueAgents，这是一种新型的基于混合代理的语音合成框架。它集成了剧本作者、语音合成器和对话评论家三个专业代理，共同生成对话。该框架基于丰富的角色库，通过对话脚本的迭代优化和基于语音评审的语音合成，提高了合成对话的情感表达和非语言特征。使用DialogueAgent，我们创建了MultiTalk，这是一个涵盖各种话题的双语、多方、多轮语音对话数据集。大量实验证明了我们框架的有效性以及MultiTalk数据集的高质量。我们公开了数据集和代码https://github.com/uirlx/DialogueAgents，以促进未来对先进语音合成模型和定制数据生成的研究。
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PDF Accepted by ICME 2025. Dataset and code are publicly available: https://github.com/uirlx/DialogueAgents
Summary
基于人机交互领域，现有语音合成数据集存在高构建成本、字符多样性有限、上下文场景和情感表达不足等问题。为此，本文提出DialogueAgents这一新型基于代理的语音合成框架，集成了脚本编写器、语音合成器和对话评论家三个专业代理，以协作方式生成对话。该框架通过多样化的角色池为基础，根据语音评论迭代优化对话脚本和合成语音，提升了合成对话的情感表达和副语言特征。此外，该研究还推出了MultiTalk数据集，涵盖了双语、多方、多轮对话的丰富话题。实验结果证明了该框架的有效性以及MultiTalk数据集的高质量。
Key Takeaways
- 语音合成对于人机交互至关重要，能够实现自然直观的沟通。
- 现有语音合成数据集存在高构建成本、角色多样性有限等问题。
- DialogueAgents框架集成了脚本编写器、语音合成器和对话评论家，旨在解决上述问题。
- 该框架通过迭代优化对话脚本和语音合成，增强了对话的情感表达和副语言特征。
- MultiTalk数据集是双语、多方、多轮对话的集合，涵盖了广泛的话题。
- 实验证明了DialogueAgents框架和MultiTalk数据集的高质量。
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Anisotropic space-time goal-oriented error control and mesh adaptivity for convection-diffusion-reaction equations
Authors:M. Bause, M. Bruchhäuser, B. Endtmayer, N. Margenberg, I. Toulopoulos, T. Wick
We present an anisotropic goal-oriented error estimator based on the Dual Weighted Residual (DWR) method for time-dependent convection-diffusion-reaction (CDR) equations. Using anisotropic interpolation operators the estimator is elementwise separated with respect to the single directions in space and time leading to adaptive, anisotropic mesh refinement in a natural way. To prevent spurious oscillations the streamline upwind Petrov-Galerkin (SUPG) method is applied to stabilize the underlying system in the case of high P'eclet numbers. Efficiency and robustness of the underlying algorithm are demonstrated for different goal functionals. The directional error indicators quantify anisotropy of the solution with respect to the goal, and produce meshes that efficiently capture sharp layers. Numerical examples show the superiority of the proposed approach over isotropic adaptive and global mesh refinement using established benchmarks for convection-dominated transport.
我们提出了一种基于双重加权残差（DWR）方法的面向目标的误差估计器，用于解决时间依赖的对流扩散反应（CDR）方程中的各向异性问题。通过使用各向异性插值算子，估计器在空间和时间上的单一方向上被逐个元素地分离，从而自然地实现自适应的各向异性网格细化。为了防止出现虚假振荡，在高佩克莱数的情况下，采用流线迎风Petrov-Galerkin（SUPG）方法对基础系统进行稳定处理。对于不同的目标函数，基础算法的效率和稳健性得到了证明。方向误差指标量化了解决方案相对于目标的各向异性，并生成能够高效捕捉锐利层的网格。数值例子表明，对于对流主导的传输问题，该方法相对于各向同性自适应和全局网格细化方法具有优越性，并采用了已建立的基准测试进行验证。
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Summary
基于Dual Weighted Residual（DWR）方法，我们提出了一种针对时间依赖的对流-扩散-反应（CDR）方程各向异性目标导向误差估计器。通过使用各向异性插值算子，估计器在空间和时间上的单一方向进行了元素分离，从而自然地实现了自适应的各向异性网格细化。为防止高Peclet数下的虚假振荡，采用了流线迎风Petrov-Galerkin（SUPG）方法对基础系统进行稳定处理。对于不同的目标函数，所提算法的效率和稳健性得到了验证。方向误差指标量化了解决方案相对于目标的各向异性，并产生了能够高效捕捉尖锐层的网格。数值例子表明，该方法优于传统的各向同性自适应和全局网格细化方法，在对流主导传输方面建立了新的基准。
Key Takeaways
- 提出了基于Dual Weighted Residual（DWR）方法的各向异性目标导向误差估计器。
- 误差估计器采用各向异性插值算子，实现在空间和时间上的元素分离。
- 通过这种方式，可以自然地实现自适应的各向异性网格细化。
- 为了稳定处理高Peclet数的情况，采用了流线迎风Petrov-Galerkin（SUPG）方法防止虚假振荡。
- 该算法对不同目标函数的效率和稳健性得到了验证。
- 方向误差指标用于量化解决方案相对于目标的各向异性。
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