論文の概要: Controlling High-Dimensional Data With Sparse Input

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09446v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 09:47:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-17 14:46:26.634983
• Title: Controlling High-Dimensional Data With Sparse Input
• Title（参考訳）: スパース入力による高次元データ制御
• Authors: Dan Andrei Iliescu, Devang Savita Ram Mohan, Tian Huey Teh, Zack Hodari
• Abstract要約: 生成モデルの潜在空間に、疎い人間の解釈可能な制御空間をマッピングする新しい枠組みを導入する。 実験により,MICVAEはスパース・イン・ザ・ループ制御機構の望ましい特性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.971749725643218
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We address the problem of human-in-the-loop control for generating highly-structured data. This task is challenging because existing generative models lack an efficient interface through which users can modify the output. Users have the option to either manually explore a non-interpretable latent space, or to laboriously annotate the data with conditioning labels. To solve this, we introduce a novel framework whereby an encoder maps a sparse, human interpretable control space onto the latent space of a generative model. We apply this framework to the task of controlling prosody in text-to-speech synthesis. We propose a model, called Multiple-Instance CVAE (MICVAE), that is specifically designed to encode sparse prosodic features and output complete waveforms. We show empirically that MICVAE displays desirable qualities of a sparse human-in-the-loop control mechanism: efficiency, robustness, and faithfulness. With even a very small number of input values (~4), MICVAE enables users to improve the quality of the output significantly, in terms of listener preference (4:1).
• Abstract（参考訳）: 我々は,高度に構造化されたデータを生成するためのループ制御の問題に対処する。 既存の生成モデルにはユーザが出力を変更できる効率的なインターフェースが欠けているため、このタスクは難しい。 ユーザは、解釈不能な潜伏空間を手動で探索するか、あるいは条件付きラベルでデータを注記するオプションがある。 この問題を解決するために,エンコーダが可読な人間の解釈可能な制御空間を生成モデルの潜在空間にマッピングする,新しい枠組みを提案する。 この枠組みを音声合成における韻律制御の課題に適用する。 本稿では,スパースな韻律特徴を符号化し,完全な波形を出力するMultiple-Instance CVAE (MICVAE) モデルを提案する。 実験の結果,micvaeは,効率性,堅牢性,忠実性など,ループ内における少ない制御機構の望ましい性質を示すことがわかった。 非常に少数の入力値 (~4) であっても、MICVAE はリスナーの好み (4:1) で出力の品質を大幅に改善することができる。

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