論文の概要: Bunched LPCNet2: Efficient Neural Vocoders Covering Devices from Cloud to Edge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14416v1
• Date: Sun, 27 Mar 2022 23:56:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-29 17:45:11.943732
• Title: Bunched LPCNet2: Efficient Neural Vocoders Covering Devices from Cloud to Edge
• Title（参考訳）: Bunched LPCNet2: クラウドからエッジまでデバイスをカバーする効率的なニューラルネットワークヴォコーダ
• Authors: Sangjun Park, Kihyun Choo, Joohyung Lee, Anton V. Porov, Konstantin Osipov, June Sig Sung
• Abstract要約: Bunched LPCNet2は、クラウドサーバーの高品質と低リソースエッジデバイスにおける低複雑さで効率的なパフォーマンスを提供する。 実験により,LPCNet2はモデルフットプリントが1.1MBで,RPi 3Bでリアルタイムよりも高速に動作し,良好な音声品質が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.612475016403612
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Text-to-Speech (TTS) services that run on edge devices have many advantages compared to cloud TTS, e.g., latency and privacy issues. However, neural vocoders with a low complexity and small model footprint inevitably generate annoying sounds. This study proposes a Bunched LPCNet2, an improved LPCNet architecture that provides highly efficient performance in high-quality for cloud servers and in a low-complexity for low-resource edge devices. Single logistic distribution achieves computational efficiency, and insightful tricks reduce the model footprint while maintaining speech quality. A DualRate architecture, which generates a lower sampling rate from a prosody model, is also proposed to reduce maintenance costs. The experiments demonstrate that Bunched LPCNet2 generates satisfactory speech quality with a model footprint of 1.1MB while operating faster than real-time on a RPi 3B. Our audio samples are available at https://srtts.github.io/bunchedLPCNet2.
• Abstract（参考訳）: エッジデバイス上で動作するText-to-Speech(TTS)サービスには、レイテンシやプライバシの問題など、クラウド TTS と比較して多くのメリットがある。 しかし、複雑さが低く、モデルフットプリントが小さいニューラルボコーダは、必然的に迷惑な音を生成する。 本研究は,クラウドサーバの高品質,低リソースエッジデバイスの低複雑さで高効率な性能を実現する改良型LPCNetアーキテクチャである Bunched LPCNet2を提案する。 単一ロジスティック分布は計算効率を達成し、洞察力のあるトリックは音声品質を維持しながらモデルのフットプリントを削減する。 プロソディモデルから低サンプリング率を生成するDualRateアーキテクチャも提案され,メンテナンスコストの低減が図られた。 実験により,LPCNet2はモデルフットプリントが1.1MBであり,RPi 3Bではリアルタイムよりも高速に動作し,良好な音声品質が得られることが示された。 オーディオサンプルはhttps://srtts.github.io/bunchedlpcnet2で入手できます。

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