論文の概要: Parameter-Efficient Learning for Text-to-Speech Accent Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11320v1
• Date: Thu, 18 May 2023 22:02:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-22 17:09:48.485720
• Title: Parameter-Efficient Learning for Text-to-Speech Accent Adaptation
• Title（参考訳）: テキストから音声へのアクセント適応のためのパラメータ効率向上学習
• Authors: Li-Jen Yang, Chao-Han Huck Yang, Jen-Tzung Chien
• Abstract要約: 本稿では、テキスト音声(TTS)のための低リソースアクセント適応を開発するためのパラメータ効率学習(PEL)を提案する。 冷凍前訓練TSモデルからの資源効率適応は、元のトレーニング可能なパラメータの1.2%から0.8%しか使用していない。 実験結果から,提案手法はパラメータ効率の高いデコーダの微調整により,自然度と競合できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.356667204518985
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This paper presents a parameter-efficient learning (PEL) to develop a low-resource accent adaptation for text-to-speech (TTS). A resource-efficient adaptation from a frozen pre-trained TTS model is developed by using only 1.2\% to 0.8\% of original trainable parameters to achieve competitive performance in voice synthesis. Motivated by a theoretical foundation of optimal transport (OT), this study carries out PEL for TTS where an auxiliary unsupervised loss based on OT is introduced to maximize a difference between the pre-trained source domain and the (unseen) target domain, in addition to its supervised training loss. Further, we leverage upon this unsupervised loss refinement to boost system performance via either sliced Wasserstein distance or maximum mean discrepancy. The merit of this work is demonstrated by fulfilling PEL solutions based on residual adapter learning, and model reprogramming when evaluating the Mandarin accent adaptation. Experiment results show that the proposed methods can achieve competitive naturalness with parameter-efficient decoder fine-tuning, and the auxiliary unsupervised loss improves model performance empirically.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,テキスト音声(TTS)のための低リソースアクセント適応を開発するためのパラメータ効率学習(PEL)を提案する。 従来のトレーニング可能なパラメータの1.2～0.8%しか使用せず, 音声合成における競合性能を実現することにより, 冷凍前訓練TSモデルからの資源効率の向上を実現した。 本研究は, 最適輸送(OT)の理論的基礎を基礎として, OTに基づく補助的非教師的損失を導入し, 教師付きトレーニング損失に加えて, 事前訓練されたソースドメインと(見えない)ターゲットドメインとの差を最大化する。 さらに,この教師なしの損失改善を生かして,スライスワッセルスタイン距離と最大平均差のどちらかを介してシステム性能を向上させる。 本研究のメリットは,残差アダプタ学習に基づくpelソリューションの実現と,マンダリンアクセント適応評価時のモデル再プログラミングによって実証される。 実験の結果,提案手法はパラメータ効率の良いデコーダの微調整により競合自然性を達成でき,補助的な教師なし損失はモデル性能を経験的に向上できることがわかった。

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