論文の概要: Utilizing Neural Transducers for Two-Stage Text-to-Speech via Semantic Token Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01498v1
• Date: Wed, 3 Jan 2024 02:03:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-04 15:20:19.455050
• Title: Utilizing Neural Transducers for Two-Stage Text-to-Speech via Semantic Token Prediction
• Title（参考訳）: 意味トークン予測による2段階音声合成のためのニューラルトランスデューサの利用
• Authors: Minchan Kim, Myeonghun Jeong, Byoung Jin Choi, Semin Kim, Joun Yeop Lee, Nam Soo Kim
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルトランスデューサを中心とした新しいテキスト音声合成(TTS)フレームワークを提案する。 提案手法では,TSパイプライン全体をセマンティックレベルのシーケンス・ツー・シーケンス・モデリング(seq2seq)ときめ細かな音響モデルステージに分割する。 ゼロショット適応型TS実験の結果,音声品質と話者類似度の観点から,モデルがベースラインを超えていることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.72317249204736
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We propose a novel text-to-speech (TTS) framework centered around a neural transducer. Our approach divides the whole TTS pipeline into semantic-level sequence-to-sequence (seq2seq) modeling and fine-grained acoustic modeling stages, utilizing discrete semantic tokens obtained from wav2vec2.0 embeddings. For a robust and efficient alignment modeling, we employ a neural transducer named token transducer for the semantic token prediction, benefiting from its hard monotonic alignment constraints. Subsequently, a non-autoregressive (NAR) speech generator efficiently synthesizes waveforms from these semantic tokens. Additionally, a reference speech controls temporal dynamics and acoustic conditions at each stage. This decoupled framework reduces the training complexity of TTS while allowing each stage to focus on semantic and acoustic modeling. Our experimental results on zero-shot adaptive TTS demonstrate that our model surpasses the baseline in terms of speech quality and speaker similarity, both objectively and subjectively. We also delve into the inference speed and prosody control capabilities of our approach, highlighting the potential of neural transducers in TTS frameworks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルトランスデューサを中心とした新しいテキスト音声合成(TTS)フレームワークを提案する。 本手法では,wav2vec2.0組込みから得られた離散的意味トークンを用いて,ttsパイプライン全体をセマンティクスレベルシーケンス・ツー・シークエンス(seq2seq)モデリングと細粒度音響モデリングステージに分割する。 頑健で効率的なアライメントモデリングには,そのハードモノトニックなアライメント制約を利用して,意味的トークン予測にトークントランスデューサと呼ばれるニューラルトランスデューサを用いる。 その後、非自己回帰(NAR)音声生成装置は、これらの意味トークンから波形を効率的に合成する。 さらに、参照音声は、各ステージにおける時間的ダイナミクスと音響条件を制御する。 この分離されたフレームワークはttsのトレーニングの複雑さを減らし、各ステージがセマンティクスと音響モデリングに集中できるようにする。 ゼロショット適応tts実験の結果から,本モデルは客観的および主観的に,音声品質と話者類似性の観点から,ベースラインを上回っていることが示された。 また、我々のアプローチの推論速度と韻律制御能力について調べ、TSフレームワークにおけるニューラルトランスデューサの可能性を強調した。

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