論文の概要: DiffAR: Denoising Diffusion Autoregressive Model for Raw Speech Waveform
Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01381v1
- Date: Mon, 2 Oct 2023 17:42:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-04 20:31:59.431750
- Title: DiffAR: Denoising Diffusion Autoregressive Model for Raw Speech Waveform
Generation
- Title（参考訳）: DiffAR:生音声波形生成のための拡散自己回帰モデル
- Authors: Roi Benita, Michael Elad, Joseph Keshet
- Abstract要約: 本研究では,生音声波形を生成する拡散確率的エンドツーエンドモデルを提案する。
我々のモデルは自己回帰的であり、重なり合うフレームを生成し、各フレームは以前に生成されたフレームの一部に条件付けされる。
実験により,提案モデルが他の最先端のニューラル音声生成システムと比較して,高品質な音声を生成することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.968115316199246
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Diffusion models have recently been shown to be relevant for high-quality
speech generation. Most work has been focused on generating spectrograms, and
as such, they further require a subsequent model to convert the spectrogram to
a waveform (i.e., a vocoder). This work proposes a diffusion probabilistic
end-to-end model for generating a raw speech waveform. The proposed model is
autoregressive, generating overlapping frames sequentially, where each frame is
conditioned on a portion of the previously generated one. Hence, our model can
effectively synthesize an unlimited speech duration while preserving
high-fidelity synthesis and temporal coherence. We implemented the proposed
model for unconditional and conditional speech generation, where the latter can
be driven by an input sequence of phonemes, amplitudes, and pitch values.
Working on the waveform directly has some empirical advantages. Specifically,
it allows the creation of local acoustic behaviors, like vocal fry, which makes
the overall waveform sounds more natural. Furthermore, the proposed diffusion
model is stochastic and not deterministic; therefore, each inference generates
a slightly different waveform variation, enabling abundance of valid
realizations. Experiments show that the proposed model generates speech with
superior quality compared with other state-of-the-art neural speech generation
systems.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルは近年,高品質な音声生成に関係があることが示されている。
ほとんどの研究はスペクトログラムの生成に焦点が当てられており、それ故に、スペクトログラムを波形(ボコーダ)に変換するためのその後のモデルが必要である。
本研究では,生音声波形を生成する拡散確率的エンドツーエンドモデルを提案する。
提案するモデルは自己回帰的であり、重複するフレームを順次生成し、各フレームが予め生成されたフレームの一部で条件付けされる。
これにより,高忠実度合成と時間的コヒーレンスを保ちながら,音声の持続時間の無制限化を効果的に行うことができる。
提案手法では,音素,振幅,ピッチ値の入力列によって音声を駆動できる非条件・条件付き音声生成モデルを実装した。
波形を直接扱うことには経験的な利点がある。
具体的には、発声フライのような局所的な音波の振る舞いを作成できるので、全体の波形がより自然に聞こえる。
さらに,提案した拡散モデルは確率的であり決定的ではないため,各推論はわずかに異なる波形変化を発生させ,有効な実現が可能となる。
実験により,提案モデルが他の最先端のニューラル音声生成システムと比較して高品質な音声を生成することが示された。
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