論文の概要: Boosting Large Language Model for Speech Synthesis: An Empirical Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00246v1
• Date: Sat, 30 Dec 2023 14:20:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 18:20:22.337269
• Title: Boosting Large Language Model for Speech Synthesis: An Empirical Study
• Title（参考訳）: 音声合成のための大規模言語モデルの構築 : 実証的研究
• Authors: Hongkun Hao, Long Zhou, Shujie Liu, Jinyu Li, Shujie Hu, Rui Wang, Furu Wei
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理において大きな進歩を遂げており、言語能力は音声や視覚など他のモダリティにも拡張されている。 我々は,事前学習したLLM LLaMA/OPTと音声合成モデルVALL-Eを組み合わせることで,LLMの強化と音声生成能力の総合的な実証調査を行う。 テキストエンコーダとしてLLMとVALL-Eを組み合わせることで,LLMとVALL-Eの3つの統合手法を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.89548753080432
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have made significant advancements in natural language processing and are concurrently extending the language ability to other modalities, such as speech and vision. Nevertheless, most of the previous work focuses on prompting LLMs with perception abilities like auditory comprehension, and the effective approach for augmenting LLMs with speech synthesis capabilities remains ambiguous. In this paper, we conduct a comprehensive empirical exploration of boosting LLMs with the ability to generate speech, by combining pre-trained LLM LLaMA/OPT and text-to-speech synthesis model VALL-E. We compare three integration methods between LLMs and speech synthesis models, including directly fine-tuned LLMs, superposed layers of LLMs and VALL-E, and coupled LLMs and VALL-E using LLMs as a powerful text encoder. Experimental results show that, using LoRA method to fine-tune LLMs directly to boost the speech synthesis capability does not work well, and superposed LLMs and VALL-E can improve the quality of generated speech both in speaker similarity and word error rate (WER). Among these three methods, coupled methods leveraging LLMs as the text encoder can achieve the best performance, making it outperform original speech synthesis models with a consistently better speaker similarity and a significant (10.9%) WER reduction.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理において大きな進歩を遂げており、言語能力は音声や視覚など他のモダリティにも拡張されている。 しかし,従来の研究のほとんどは聴覚理解などの知覚能力を持つLLMの促進に焦点が当てられており,音声合成機能を備えたLLMの効果的な拡張手法はいまだ曖昧である。 本稿では,事前学習したLLM LLaMA/OPTと音声合成モデルVALL-Eを組み合わせることで,LLMの強化と音声生成能力の総合的な実証調査を行う。 我々は,LLMと音声合成モデルの3つの統合手法を比較し,LLMとVALL-Eの重ね合わせ層,LLMを強力なテキストエンコーダとして用いたLLMとVALL-Eを組み合わせる。 実験結果から,LoRA法を用いてLLMを直接微調整して音声合成能力を向上することは困難であり,重畳されたLLMとVALL-Eは,話者類似性と単語誤り率(WER)の両方において,生成音声の品質を向上させることができることがわかった。 これら3つの方法のうち、LLMをテキストエンコーダとして活用することで最高の性能を達成でき、話者類似性が一貫して向上し、WERの大幅な削減(10.9%)を達成できる。

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