論文の概要: PromptCodec: High-Fidelity Neural Speech Codec using Disentangled Representation Learning based Adaptive Feature-aware Prompt Encoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02702v1
• Date: Wed, 3 Apr 2024 13:00:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 17:21:13.416420
• Title: PromptCodec: High-Fidelity Neural Speech Codec using Disentangled Representation Learning based Adaptive Feature-aware Prompt Encoders
• Title（参考訳）: PromptCodec: Adaptive Feature-Aware Prompt Encoders を用いたディスタングル表現学習を用いた高忠実性ニューラル音声符号化
• Authors: Yu Pan, Lei Ma, Jianjun Zhao,
• Abstract要約: 本稿では,不整合表現に基づく特徴認識型プロンプトエンコーダを用いたニューラル・ツー・エンドのニューラル・スピーチ・モデルであるPromptCodecを提案する。 提案したPromptCodecは、あらゆる異なる条件下で、最先端のニューラルスピーチモデルより一貫して優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.375882733058943
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Neural speech codec has recently gained widespread attention in generative speech modeling domains, like voice conversion, text-to-speech synthesis, etc. However, ensuring high-fidelity audio reconstruction of speech codecs under high compression rates remains an open and challenging issue. In this paper, we propose PromptCodec, a novel end-to-end neural speech codec model using disentangled representation learning based feature-aware prompt encoders. By incorporating additional feature representations from prompt encoders, PromptCodec can distribute the speech information requiring processing and enhance its capabilities. Moreover, a simple yet effective adaptive feature weighted fusion approach is introduced to integrate features of different encoders. Meanwhile, we propose a novel disentangled representation learning strategy based on cosine distance to optimize PromptCodec's encoders to ensure their efficiency, thereby further improving the performance of PromptCodec. Experiments on LibriTTS demonstrate that our proposed PromptCodec consistently outperforms state-of-the-art neural speech codec models under all different bitrate conditions while achieving impressive performance with low bitrates.
• Abstract（参考訳）: ニューラル音声コーデックは、最近、音声変換、テキスト音声合成など、生成的音声モデリング領域で広く注目を集めている。 しかし、高い圧縮率下での音声コーデックの高忠実度再生を保証することは、オープンで困難な問題である。 本稿では,不整合表現学習に基づく特徴認識プロンプトエンコーダを用いたニューラル・ツー・エンドのニューラル・コーデック・モデルであるPromptCodecを提案する。 プロンプトエンコーダから付加的な特徴表現を組み込むことで、PromptCodecは処理を必要とする音声情報を配布し、その機能を強化することができる。 さらに、異なるエンコーダの機能を統合するために、単純で効果的な適応的特徴重み付き融合法が導入された。 一方,PromptCodecのエンコーダを最適化し,効率を向上し,PromptCodecの性能向上を図るために,コサイン距離に基づく新しい非絡み合い表現学習戦略を提案する。 LibriTTSの実験では、提案したPromptCodecは、あらゆる異なるビットレート条件下で、最先端のニューラル音声コーデックモデルより一貫して優れ、低ビットレートで優れたパフォーマンスを実現している。

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