論文の概要: WaveGrad: Estimating Gradients for Waveform Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.00713v2
• Date: Fri, 9 Oct 2020 15:21:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-22 18:53:23.625585
• Title: WaveGrad: Estimating Gradients for Waveform Generation
• Title（参考訳）: WaveGrad:波形生成のための勾配推定
• Authors: Nanxin Chen, Yu Zhang, Heiga Zen, Ron J. Weiss, Mohammad Norouzi, William Chan
• Abstract要約: WaveGradは、データ密度の勾配を推定する波形生成の条件モデルである。 ガウスのホワイトノイズ信号から始まり、メル・スペクトログラムに条件付けされた勾配に基づくサンプリング器を通じて繰り返し信号の精製を行う。 6回の反復で高忠実度音声サンプルを生成できることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.405580817560754
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces WaveGrad, a conditional model for waveform generation which estimates gradients of the data density. The model is built on prior work on score matching and diffusion probabilistic models. It starts from a Gaussian white noise signal and iteratively refines the signal via a gradient-based sampler conditioned on the mel-spectrogram. WaveGrad offers a natural way to trade inference speed for sample quality by adjusting the number of refinement steps, and bridges the gap between non-autoregressive and autoregressive models in terms of audio quality. We find that it can generate high fidelity audio samples using as few as six iterations. Experiments reveal WaveGrad to generate high fidelity audio, outperforming adversarial non-autoregressive baselines and matching a strong likelihood-based autoregressive baseline using fewer sequential operations. Audio samples are available at https://wavegrad.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,データ密度の勾配を推定する波形生成条件モデルであるWaveGradを紹介する。 このモデルは、スコアマッチングと拡散確率モデルに関する先行研究に基づいて構築されている。 ガウス白色ノイズ信号から始まり、メルスペクトログラムに条件づけられた勾配ベースのサンプラーを介して反復的に信号を精錬する。 WaveGradは、改善ステップの数を調整することで、サンプル品質の推論速度を自然な方法で交換し、オーディオ品質の観点から非自己回帰モデルと自己回帰モデルのギャップを埋める。 6回の反復で高忠実度音声サンプルを生成することができることがわかった。 実験により、WaveGradは高忠実度オーディオを生成し、対向的な非自己回帰ベースラインを上回り、より少ないシーケンシャルな操作で強い可能性ベースの自己回帰ベースラインをマッチングする。 オーディオサンプルはhttps://wavegrad.github.io/で入手できる。

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