論文の概要: NeuralDPS: Neural Deterministic Plus Stochastic Model with Multiband
Excitation for Noise-Controllable Waveform Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02678v1
- Date: Sat, 5 Mar 2022 08:15:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-08 17:48:16.715063
- Title: NeuralDPS: Neural Deterministic Plus Stochastic Model with Multiband
Excitation for Noise-Controllable Waveform Generation
- Title（参考訳）: neuraldps: 雑音制御波形生成のためのマルチバンド励起を用いた神経決定論的+確率モデル
- Authors: Tao Wang, Ruibo Fu, Jiangyan Yi, Jianhua Tao, Zhengqi Wen
- Abstract要約: 本稿では,高い音声品質を保ち,高い合成効率とノイズ制御性を得ることができるニューラルDPSというニューラルボコーダを提案する。
ウェーブネットのボコーダより少なくとも280倍高速な波形を生成する。
また、単一コア上でのWaveGANの合成効率よりも28%高速である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.96138567288197
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The traditional vocoders have the advantages of high synthesis efficiency,
strong interpretability, and speech editability, while the neural vocoders have
the advantage of high synthesis quality. To combine the advantages of two
vocoders, inspired by the traditional deterministic plus stochastic model, this
paper proposes a novel neural vocoder named NeuralDPS which can retain high
speech quality and acquire high synthesis efficiency and noise controllability.
Firstly, this framework contains four modules: a deterministic source module, a
stochastic source module, a neural V/UV decision module and a neural filter
module. The input required by the vocoder is just the spectral parameter, which
avoids the error caused by estimating additional parameters, such as F0.
Secondly, to solve the problem that different frequency bands may have
different proportions of deterministic components and stochastic components, a
multiband excitation strategy is used to generate a more accurate excitation
signal and reduce the neural filter's burden. Thirdly, a method to control
noise components of speech is proposed. In this way, the signal-to-noise ratio
(SNR) of speech can be adjusted easily. Objective and subjective experimental
results show that our proposed NeuralDPS vocoder can obtain similar performance
with the WaveNet and it generates waveforms at least 280 times faster than the
WaveNet vocoder. It is also 28% faster than WaveGAN's synthesis efficiency on a
single CPU core. We have also verified through experiments that this method can
effectively control the noise components in the predicted speech and adjust the
SNR of speech. Examples of generated speech can be found at
https://hairuo55.github.io/NeuralDPS.
- Abstract（参考訳）: 従来のボコーダは高い合成効率、強い解釈性、音声編集性という利点があるが、ニューラルボコーダは高い合成品質の利点を持っている。
本稿では,従来の決定論的・確率的モデルにインスパイアされた2つのボコーダの利点を組み合わせるために,ニューラルDPSと呼ばれるニューラルボコーダを提案する。
まず、このフレームワークは、決定的ソースモジュール、確率的ソースモジュール、ニューラルV/UV決定モジュール、ニューラルフィルタモジュールの4つのモジュールを含む。
ボコーダが要求する入力はスペクトルパラメータのみであり、f0のような追加パラメータを推定することで生じるエラーを避ける。
第二に、異なる周波数帯域が決定論的成分と確率的成分の比率が異なるという問題を解決するために、より正確な励起信号を生成し、ニューラルネットワークの負担を軽減するためにマルチバンド励起戦略を用いる。
第3に,音声の雑音成分を制御する手法を提案する。
これにより、音声の信号対雑音比(SNR)を容易に調整できる。
主観的および主観的な実験結果から,提案するNeuralDPSボコーダはWaveNetと同等の性能を示し,ウェーブネットよりも少なくとも280倍高速な波形を生成する。
また、単一のCPUコア上でのWaveGANの合成効率よりも28%高速である。
また,本手法が予測音声の雑音成分を効果的に制御し,音声のSNRを調整できることを実験により検証した。
生成された音声の例はhttps://hairuo55.github.io/NeuralDPSにある。
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