論文の概要: BigVSAN: Enhancing GAN-based Neural Vocoders with Slicing Adversarial Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02836v2
• Date: Mon, 25 Mar 2024 03:17:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 03:17:47.886366
• Title: BigVSAN: Enhancing GAN-based Neural Vocoders with Slicing Adversarial Network
• Title（参考訳）: BigVSAN: Slicing Adversarial NetworkによるGANベースのニューラルヴォコーダの強化
• Authors: Takashi Shibuya, Yuhta Takida, Yuki Mitsufuji,
• Abstract要約: 高忠実度音声波形をリアルタイムより高速に合成できるGANベースのボコーダの研究が盛んに行われている。 ほとんどのGANは、特徴空間における実データと偽データとを識別する最適なプロジェクションを得ることができない。 本稿では,ほとんどのGANベースのボコーダが採用している最小二乗GANを,損失関数がSANの要求を満たすように修正する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.986061375767488
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative adversarial network (GAN)-based vocoders have been intensively studied because they can synthesize high-fidelity audio waveforms faster than real-time. However, it has been reported that most GANs fail to obtain the optimal projection for discriminating between real and fake data in the feature space. In the literature, it has been demonstrated that slicing adversarial network (SAN), an improved GAN training framework that can find the optimal projection, is effective in the image generation task. In this paper, we investigate the effectiveness of SAN in the vocoding task. For this purpose, we propose a scheme to modify least-squares GAN, which most GAN-based vocoders adopt, so that their loss functions satisfy the requirements of SAN. Through our experiments, we demonstrate that SAN can improve the performance of GAN-based vocoders, including BigVGAN, with small modifications. Our code is available at https://github.com/sony/bigvsan.
• Abstract（参考訳）: 高忠実度音声波形をリアルタイムより高速に合成できるGANベースのボコーダの研究が盛んに行われている。 しかし、ほとんどのGANは、特徴空間における実データと偽データとを識別する最適なプロジェクションを得ることができないことが報告されている。 本報告では, 画像生成作業において, 最適投影を見出すことができる改良型GANトレーニングフレームワークであるスライシング・ディバイサル・ネットワーク(SAN)が有効であることが実証されている。 本稿では,VocodeタスクにおけるSANの有効性について検討する。 そこで本研究では,ほとんどのGANベースのボコーダが採用している最小二乗GANを,損失関数がSANの要求を満たすように修正する手法を提案する。 実験により,SANは,BigVGANを含むGANベースのボコーダの性能を小さな修正で向上させることができることを示した。 私たちのコードはhttps://github.com/sony/bigvsan.comで公開されています。

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