論文の概要: MelGlow: Efficient Waveform Generative Network Based on Location-Variable Convolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01684v1
• Date: Thu, 3 Dec 2020 03:43:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-24 03:08:26.924529
• Title: MelGlow: Efficient Waveform Generative Network Based on Location-Variable Convolution
• Title（参考訳）: MelGlow: 位置可変畳み込みに基づく効率的な波形生成ネットワーク
• Authors: Zhen Zeng, Jianzong Wang, Ning Cheng, Jing Xiao
• Abstract要約: 位置可変畳み込みと呼ばれる効率的なネットワークは、波形の依存関係をモデル化するために提案される。 LJSpeechデータセットの実験によると、MelGlowは小さなモデルサイズでWaveGlowよりも優れたパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.073277485158737
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent neural vocoders usually use a WaveNet-like network to capture the long-term dependencies of the waveform, but a large number of parameters are required to obtain good modeling capabilities. In this paper, an efficient network, named location-variable convolution, is proposed to model the dependencies of waveforms. Different from the use of unified convolution kernels in WaveNet to capture the dependencies of arbitrary waveforms, location-variable convolutions utilizes a kernel predictor to generate multiple sets of convolution kernels based on the mel-spectrum, where each set of convolution kernels is used to perform convolution operations on the associated waveform intervals. Combining WaveGlow and location-variable convolutions, an efficient vocoder, named MelGlow, is designed. Experiments on the LJSpeech dataset show that MelGlow achieves better performance than WaveGlow at small model sizes, which verifies the effectiveness and potential optimization space of location-variable convolutions.
• Abstract（参考訳）: 最近のニューラルボコーダは、波形の長期的な依存性を捉えるためにウェーブネットのようなネットワークを使用するが、優れたモデリング能力を得るためには多数のパラメータが必要である。 本稿では,波形の依存性をモデル化するために,位置可変畳み込みと呼ばれる効率的なネットワークを提案する。 任意の波形の依存関係を捉えるためにWaveNetで統一された畳み込みカーネルを使用するのと異なり、位置可変畳み込みはカーネル予測器を使用してメルスペクトルに基づいて複数の畳み込みカーネルを生成し、各組の畳み込みカーネルは関連する波形間隔で畳み込み操作を行う。 WaveGlowと位置変化可能な畳み込みを組み合わせることで、MelGlowという名前の効率的なヴォコーダが設計されている。 LJSpeechデータセットの実験では、小さなモデルサイズで、MelGlowはWaveGlowよりも優れたパフォーマンスを実現しており、位置可変畳み込みの有効性と潜在的な最適化空間を検証する。

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