論文の概要: SpeechGPT-Gen: Scaling Chain-of-Information Speech Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13527v2
• Date: Thu, 25 Jan 2024 17:24:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-26 11:31:36.597810
• Title: SpeechGPT-Gen: Scaling Chain-of-Information Speech Generation
• Title（参考訳）: speechgpt-gen: 情報連鎖音声生成のスケール
• Authors: Dong Zhang, Xin Zhang, Jun Zhan, Shimin Li, Yaqian Zhou, Xipeng Qiu
• Abstract要約: CoIG(Chain-of-Information Generation)は、大規模音声生成において意味情報と知覚情報を分離する手法である。 SpeechGPT-Genはセマンティックおよび知覚情報モデリングにおいて効率的である。 ゼロショット音声変換、ゼロショット音声変換、音声音声対話に優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.913182262166316
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Benefiting from effective speech modeling, current Speech Large Language Models (SLLMs) have demonstrated exceptional capabilities in in-context speech generation and efficient generalization to unseen speakers. However, the prevailing information modeling process is encumbered by certain redundancies, leading to inefficiencies in speech generation. We propose Chain-of-Information Generation (CoIG), a method for decoupling semantic and perceptual information in large-scale speech generation. Building on this, we develop SpeechGPT-Gen, an 8-billion-parameter SLLM efficient in semantic and perceptual information modeling. It comprises an autoregressive model based on LLM for semantic information modeling and a non-autoregressive model employing flow matching for perceptual information modeling. Additionally, we introduce the novel approach of infusing semantic information into the prior distribution to enhance the efficiency of flow matching. Extensive experimental results demonstrate that SpeechGPT-Gen markedly excels in zero-shot text-to-speech, zero-shot voice conversion, and speech-to-speech dialogue, underscoring CoIG's remarkable proficiency in capturing and modeling speech's semantic and perceptual dimensions. Code and models are available at https://github.com/0nutation/SpeechGPT.
• Abstract（参考訳）: 現在の音声大言語モデル(SLLM)は、効果的な音声モデリングから恩恵を受け、文脈内音声生成における例外的な能力と、目に見えない話者への効率的な一般化を実証している。 しかし、一般的な情報モデリングプロセスは特定の冗長性によって蓄積され、音声生成の非効率化に繋がる。 本稿では,大規模音声生成における意味情報と知覚情報を分離する手法であるChain-of-Information Generation (CoIG)を提案する。 そこで我々は, セマンティックおよび知覚情報モデリングにおいて効率的な8ビリオンパラメータSLLMであるSpeechGPT-Genを開発した。 意味情報モデリングのためのLLMに基づく自己回帰モデルと、知覚情報モデリングのためのフローマッチングを用いた非自己回帰モデルを含む。 さらに,フローマッチングの効率を高めるために,先行分布に意味情報を注入する新しい手法を導入する。 広汎な実験結果から,SpeechGPT-Gen はゼロショット音声変換,ゼロショット音声変換,音声音声対話において顕著に優れており,CoIG が音声の意味的・知覚的次元を抽出・モデル化する能力に優れていたことが示唆された。 コードとモデルはhttps://github.com/0nutation/SpeechGPTで入手できる。

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