論文の概要: SoundStorm: Efficient Parallel Audio Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09636v1
• Date: Tue, 16 May 2023 17:41:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 13:40:45.444571
• Title: SoundStorm: Efficient Parallel Audio Generation
• Title（参考訳）: SoundStorm:効率的な並列オーディオ生成
• Authors: Zal\'an Borsos, Matt Sharifi, Damien Vincent, Eugene Kharitonov, Neil Zeghidour, Marco Tagliasacchi
• Abstract要約: 本研究では,効率的な非自己回帰音声生成モデルSoundStormを提案する。 SoundStormはAudioLMのセマンティックトークンとして受け取られ、双方向の注意と信頼に基づく並列デコーディングに依存している。 我々は,高品質な自然な対話セグメントを合成することにより,より長いシーケンスに音声生成を拡張できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.121920017380273
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present SoundStorm, a model for efficient, non-autoregressive audio generation. SoundStorm receives as input the semantic tokens of AudioLM, and relies on bidirectional attention and confidence-based parallel decoding to generate the tokens of a neural audio codec. Compared to the autoregressive generation approach of AudioLM, our model produces audio of the same quality and with higher consistency in voice and acoustic conditions, while being two orders of magnitude faster. SoundStorm generates 30 seconds of audio in 0.5 seconds on a TPU-v4. We demonstrate the ability of our model to scale audio generation to longer sequences by synthesizing high-quality, natural dialogue segments, given a transcript annotated with speaker turns and a short prompt with the speakers' voices.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,効率的な非自己回帰音声生成モデルSoundStormを提案する。 SoundStormはAudioLMのセマンティックトークンを入力として受け取り、双方向の注意と信頼に基づく並列デコーディングに依存して、ニューラルオーディオコーデックのトークンを生成する。 audiolmの自己回帰的な生成手法と比較すると、このモデルは音質が同じで、音声と音響条件の一貫性が高く、2桁の速さで音声を生成する。 SoundStormはTPU-v4で0.5秒で30秒のオーディオを生成する。 本モデルでは,話者の交替に注釈を付した書き起こしと話者の声の短いプロンプトに対して,高品質な自然な対話セグメントを合成することにより,音声生成を長い系列にスケールする能力を示す。

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