論文の概要: Retrieval-Augmented Text-to-Audio Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08051v2
• Date: Fri, 5 Jan 2024 14:10:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-08 18:05:04.358450
• Title: Retrieval-Augmented Text-to-Audio Generation
• Title（参考訳）: 検索型テキスト音声生成
• Authors: Yi Yuan, Haohe Liu, Xubo Liu, Qiushi Huang, Mark D. Plumbley, Wenwu Wang
• Abstract要約: 本稿では,AudioLDMのような最先端モデルが,その世代性能に偏っていることを示す。 本稿では,TTAモデルに対する単純な検索拡張手法を提案する。 Re-AudioLDMは、複雑なシーン、稀なオーディオクラス、さらには目に見えないオーディオタイプに対して、現実的なオーディオを生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.328134891428085
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite recent progress in text-to-audio (TTA) generation, we show that the state-of-the-art models, such as AudioLDM, trained on datasets with an imbalanced class distribution, such as AudioCaps, are biased in their generation performance. Specifically, they excel in generating common audio classes while underperforming in the rare ones, thus degrading the overall generation performance. We refer to this problem as long-tailed text-to-audio generation. To address this issue, we propose a simple retrieval-augmented approach for TTA models. Specifically, given an input text prompt, we first leverage a Contrastive Language Audio Pretraining (CLAP) model to retrieve relevant text-audio pairs. The features of the retrieved audio-text data are then used as additional conditions to guide the learning of TTA models. We enhance AudioLDM with our proposed approach and denote the resulting augmented system as Re-AudioLDM. On the AudioCaps dataset, Re-AudioLDM achieves a state-of-the-art Frechet Audio Distance (FAD) of 1.37, outperforming the existing approaches by a large margin. Furthermore, we show that Re-AudioLDM can generate realistic audio for complex scenes, rare audio classes, and even unseen audio types, indicating its potential in TTA tasks.
• Abstract（参考訳）: 最近のtta(text-to-audio)生成の進歩にもかかわらず、audioldmのような最先端のモデルは、audiocapsのような不均衡なクラス分散を持つデータセットでトレーニングされている。 具体的には、一般的なオーディオクラスの生成に優れ、稀なクラスではパフォーマンスが低下し、全体的なパフォーマンスが低下する。 この問題を長文音声生成と呼ぶ。 そこで本研究では,TTAモデルに対する簡単な検索拡張手法を提案する。 具体的には、入力テキストプロンプトが与えられた場合、まずContrastive Language Audio Pretraining (CLAP)モデルを用いて関連するテキストとオーディオのペアを検索する。 検索された音声テキストデータの特徴は、ttaモデルの学習を導く追加条件として使用される。 提案手法によりAudioLDMを拡張し,その結果をRe-AudioLDMと表現した。 AudioCapsデータセットでは、Re-AudioLDMが1.37の最先端のFrechet Audio Distance(FAD)を達成した。 さらに、Re-AudioLDMは、複雑なシーン、稀なオーディオクラス、さらには見えないオーディオタイプに対して現実的なオーディオを生成し、TTAタスクの可能性を示す。

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