論文の概要: AlignSTS: Speech-to-Singing Conversion via Cross-Modal Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04476v4
• Date: Wed, 24 May 2023 16:37:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 01:13:13.960346
• Title: AlignSTS: Speech-to-Singing Conversion via Cross-Modal Alignment
• Title（参考訳）: AlignSTS: クロスモーダルアライメントによる音声対歌変換
• Authors: Ruiqi Li, Rongjie Huang, Lichao Zhang, Jinglin Liu, Zhou Zhao
• Abstract要約: STS音声変換タスクは,音声録音に対応する歌唱サンプルを生成することを目的としている。 本稿では,明示的なクロスモーダルアライメントに基づくSTSモデルであるAlignSTSを提案する。 実験の結果、AlignSTSは客観的メトリクスと主観的メトリクスの両方で優れたパフォーマンスを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.10208647482109
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The speech-to-singing (STS) voice conversion task aims to generate singing samples corresponding to speech recordings while facing a major challenge: the alignment between the target (singing) pitch contour and the source (speech) content is difficult to learn in a text-free situation. This paper proposes AlignSTS, an STS model based on explicit cross-modal alignment, which views speech variance such as pitch and content as different modalities. Inspired by the mechanism of how humans will sing the lyrics to the melody, AlignSTS: 1) adopts a novel rhythm adaptor to predict the target rhythm representation to bridge the modality gap between content and pitch, where the rhythm representation is computed in a simple yet effective way and is quantized into a discrete space; and 2) uses the predicted rhythm representation to re-align the content based on cross-attention and conducts a cross-modal fusion for re-synthesize. Extensive experiments show that AlignSTS achieves superior performance in terms of both objective and subjective metrics. Audio samples are available at https://alignsts.github.io.
• Abstract（参考訳）: 音声認識(sts)音声変換タスクは、音声録音に対応する歌唱サンプルを生成することを目的としており、ターゲット(音声)ピッチ輪郭とソース(音声)コンテンツとのアライメントは、テキストのない状況では学習が困難である。 本稿では,音節や内容などの発話の相違を異なるモーダル性として捉えた,明示的なクロスモーダルアライメントに基づくSTSモデルであるAlignSTSを提案する。 人間がメロディの歌詞を歌うメカニズムに触発されたAlignSTS: 1)新規なリズム適応器を採用して、目標リズム表現を予測し、そのリズム表現が単純で効果的な方法で計算され、離散空間に量子化される、内容とピッチの間のモダリティギャップを橋渡しする。 2) 予測リズム表現を用いて, クロスアテンションに基づいてコンテンツを再調整し, 再合成のためのクロスモーダル融合を行う。 大規模な実験では、AlignSTSは客観的な指標と主観的な指標の両方で優れたパフォーマンスを達成している。 オーディオサンプルはhttps://alignsts.github.ioで入手できる。

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