論文の概要: Audio Generation with Multiple Conditional Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11940v1
• Date: Wed, 23 Aug 2023 06:21:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-24 15:25:45.331258
• Title: Audio Generation with Multiple Conditional Diffusion Model
• Title（参考訳）: 複数条件拡散モデルによる音声生成
• Authors: Zhifang Guo, Jianguo Mao, Rui Tao, Long Yan, Kazushige Ouchi, Hong Liu, Xiangdong Wang
• Abstract要約: 本稿では,既存の事前学習型テキスト音声モデルの制御性を向上する新しいモデルを提案する。 このアプローチは、生成された音声の時間的順序、ピッチ、エネルギーを細かく制御する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.250081484817324
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Text-based audio generation models have limitations as they cannot encompass all the information in audio, leading to restricted controllability when relying solely on text. To address this issue, we propose a novel model that enhances the controllability of existing pre-trained text-to-audio models by incorporating additional conditions including content (timestamp) and style (pitch contour and energy contour) as supplements to the text. This approach achieves fine-grained control over the temporal order, pitch, and energy of generated audio. To preserve the diversity of generation, we employ a trainable control condition encoder that is enhanced by a large language model and a trainable Fusion-Net to encode and fuse the additional conditions while keeping the weights of the pre-trained text-to-audio model frozen. Due to the lack of suitable datasets and evaluation metrics, we consolidate existing datasets into a new dataset comprising the audio and corresponding conditions and use a series of evaluation metrics to evaluate the controllability performance. Experimental results demonstrate that our model successfully achieves fine-grained control to accomplish controllable audio generation. Audio samples and our dataset are publicly available at https://conditionaudiogen.github.io/conditionaudiogen/
• Abstract（参考訳）: テキストベースの音声生成モデルは、音声中のすべての情報を包含できないため制限があり、テキストのみに依存する場合の制御性を制限する。 そこで本研究では,テキストの補足として,コンテンツ(タイムスタンプ)やスタイル(ピッチ輪郭,エネルギー輪郭)などの追加条件を組み込むことで,既存の事前学習テキスト・オーディオモデルの制御性を向上する新しいモデルを提案する。 このアプローチは、生成された音声の時間的順序、ピッチ、エネルギーを細かく制御する。 生成の多様性を維持するため,大規模な言語モデルとFusion-Netによって強化された訓練可能な制御条件エンコーダを用いて,事前学習されたテキスト・オーディオモデルの重みを凍結させながら追加条件を符号化・融合する。 適切なデータセットと評価指標が欠如しているため、既存のデータセットを音声および対応する条件を含む新しいデータセットに統合し、一連の評価指標を用いて制御性の評価を行う。 実験結果から,制御可能な音声生成を実現するための粒度制御が得られた。 オーディオサンプルとデータセットはhttps://conditionaudiogen.github.io/conditionaudiogen/で公開されています。

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