論文の概要: Nana-HDR: A Non-attentive Non-autoregressive Hybrid Model for TTS
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13673v1
- Date: Tue, 28 Sep 2021 12:45:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-29 14:39:04.125900
- Title: Nana-HDR: A Non-attentive Non-autoregressive Hybrid Model for TTS
- Title（参考訳）: ナナHDR - TTSのための非係留非自己回帰ハイブリッドモデル
- Authors: Shilun Lin, Wenchao Su, Li Meng, Fenglong Xie, Xinhui Li, Li Lu
- Abstract要約: Nana-は、TransformerベースのDense-fuseエンコーダとTTS用のRNNベースのデコーダを備えた、新しい非注意非自己回帰モデルである。
ナナ-は2つのマンダリンコーパスで自然さと頑健さで競争力を発揮する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.042601679516077
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents Nana-HDR, a new non-attentive non-autoregressive model
with hybrid Transformer-based Dense-fuse encoder and RNN-based decoder for TTS.
It mainly consists of three parts: Firstly, a novel Dense-fuse encoder with
dense connections between basic Transformer blocks for coarse feature fusion
and a multi-head attention layer for fine feature fusion. Secondly, a
single-layer non-autoregressive RNN-based decoder. Thirdly, a duration
predictor instead of an attention model that connects the above hybrid encoder
and decoder. Experiments indicate that Nana-HDR gives full play to the
advantages of each component, such as strong text encoding ability of
Transformer-based encoder, stateful decoding without being bothered by exposure
bias and local information preference, and stable alignment provided by
duration predictor. Due to these advantages, Nana-HDR achieves competitive
performance in naturalness and robustness on two Mandarin corpora.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,TransformerをベースとしたDense-fuseエンコーダとRTNをベースとしたTS用デコーダを備えた非係留非自己回帰モデルであるNana-HDRを提案する。
第一に、粗い特徴融合のための基本トランスフォーマーブロックと細かな特徴融合のためのマルチヘッドアテンション層の間に密接な接続を持つ新しいDense-fuseエンコーダである。
次に、単層非自己回帰RNNベースのデコーダ。
第3に、上記のハイブリッドエンコーダとデコーダを接続するアテンションモデルの代わりに、時間予測器。
実験の結果,Nana-HDRはトランスフォーマーベースのエンコーダの強いテキスト符号化能力,露光バイアスや局所情報優先に悩まされることなくステートフルな復号化,時間予測器によって提供される安定したアライメントなど,各コンポーネントの利点をフルに活用できることがわかった。
これらの利点により、Nana-HDRは2つのマンダリンコーパスの自然性と堅牢性において競争力を発揮する。
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