Fugu-MT 論文翻訳(概要): Speech Synthesis By Unrolling Diffusion Process using Neural Network Layers

論文の概要: Speech Synthesis By Unrolling Diffusion Process using Neural Network Layers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09652v5
Date: Wed, 11 Jun 2025 05:56:08 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-12 16:13:47.961038
Title: Speech Synthesis By Unrolling Diffusion Process using Neural Network Layers
Title（参考訳）: ニューラルネットワーク層を用いた拡散過程の展開による音声合成
Authors: Peter Ochieng,
Abstract要約: UDPNetは音声合成における逆拡散過程を高速化する新しいアーキテクチャである。 UDPNetは、品質と効率の両面で最先端の手法を一貫して上回っていることを示す。これらの結果は、UDPNetをリアルタイム音声合成アプリケーションのための堅牢なソリューションとして位置づけている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2634122554914002
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This work introduces UDPNet, a novel architecture designed to accelerate the reverse diffusion process in speech synthesis. Unlike traditional diffusion models that rely on timestep embeddings and shared network parameters, UDPNet unrolls the reverse diffusion process directly into the network architecture, with successive layers corresponding to equally spaced steps in the diffusion schedule. Each layer progressively refines the noisy input, culminating in a high-fidelity estimation of the original data, \(x_0\). Additionally, we redefine the learning target by predicting latent variables instead of the conventional \(x_0\) or noise \(\epsilon_0\). This shift addresses the common issue of large prediction errors in early denoising stages, effectively reducing speech distortion. Extensive evaluations on single- and multi-speaker datasets demonstrate that UDPNet consistently outperforms state-of-the-art methods in both quality and efficiency, while generalizing effectively to unseen speech. These results position UDPNet as a robust solution for real-time speech synthesis applications. Sample audio is available at https://onexpeters.github.io/UDPNet.
Abstract（参考訳）: 本研究は,音声合成における逆拡散過程を高速化する新しいアーキテクチャであるUDPNetを紹介する。時間ステップの埋め込みと共有ネットワークパラメータに依存する従来の拡散モデルとは異なり、UDPNetは、拡散スケジュールにおける等間隔のステップに対応する連続したレイヤで、逆拡散プロセスをネットワークアーキテクチャに直接アンロールする。各層は、ノイズの多い入力を徐々に洗練し、元のデータの高忠実度推定である(x_0\)。さらに,従来の「(x_0\)」や「ノイズ「(\epsilon_0\)」の代わりに潜伏変数を予測することにより,学習対象を再定義する。このシフトは、初期段階における大きな予測誤差の一般的な問題に対処し、音声歪みを効果的に低減する。単一話者と複数話者のデータセットに対する広範囲な評価により、UDPNetは品質と効率の両方で最先端の手法を一貫して上回り、見当たらない音声に効果的に一般化することを示した。これらの結果は、UDPNetをリアルタイム音声合成アプリケーションのための堅牢なソリューションとして位置づけている。サンプルオーディオはhttps://onexpeters.github.io/UDPNetで入手できる。

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