論文の概要: Unified Source-Filter GAN with Harmonic-plus-Noise Source Excitation
Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06053v1
- Date: Thu, 12 May 2022 12:41:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-13 14:14:52.563596
- Title: Unified Source-Filter GAN with Harmonic-plus-Noise Source Excitation
Generation
- Title（参考訳）: ハーモニック・プラスノイズ源励振を用いた統一音源GAN
- Authors: Reo Yoneyama, Yi-Chiao Wu, Tomoki Toda
- Abstract要約: 本稿では,高調波・高調波源励振機構を備えた統一音源フィルタネットワークを提案する。
修正されたuSFGANは、音声制御性を維持しながら基本uSFGANの音質を著しく向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.839539624717546
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper introduces a unified source-filter network with a
harmonic-plus-noise source excitation generation mechanism. In our previous
work, we proposed unified Source-Filter GAN (uSFGAN) for developing a
high-fidelity neural vocoder with flexible voice controllability using a
unified source-filter neural network architecture. However, the capability of
uSFGAN to model the aperiodic source excitation signal is insufficient, and
there is still a gap in sound quality between the natural and generated speech.
To improve the source excitation modeling and generated sound quality, a new
source excitation generation network separately generating periodic and
aperiodic components is proposed. The advanced adversarial training procedure
of HiFiGAN is also adopted to replace that of Parallel WaveGAN used in the
original uSFGAN. Both objective and subjective evaluation results show that the
modified uSFGAN significantly improves the sound quality of the basic uSFGAN
while maintaining the voice controllability.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,高調波プラスノイズ源励振発生機構を備えた統一音源フィルタネットワークを提案する。
前回の研究で我々は、ソースフィルタニューラルネットワークアーキテクチャを用いた柔軟な音声制御が可能な高忠実度ニューラルネットワークボコーダを開発するために、ソースフィルタGAN(uSFGAN)を統一的に提案した。
しかし、uSFGANの非周期音源励起信号のモデル化能力は不十分であり、自然な音声と生成された音声の間には音質の差がある。
音源励起モデルの改善と音質向上のために,周期成分と周期成分を別々に生成する新たな音源励起生成ネットワークを提案する。
HiFiGANの高度な対向訓練手順も、元のuSFGANで使用されるパラレルウェーブGANの代わりに採用されている。
主観的および主観的評価の結果から,修正uSFGANは音声制御性を維持しつつ基本uSFGANの音質を著しく向上させることが示された。
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