論文の概要: FlashSpeech: Efficient Zero-Shot Speech Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14700v2
• Date: Wed, 24 Apr 2024 07:18:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-25 15:54:19.550803
• Title: FlashSpeech: Efficient Zero-Shot Speech Synthesis
• Title（参考訳）: FlashSpeech:効率的なゼロショット音声合成
• Authors: Zhen Ye, Zeqian Ju, Haohe Liu, Xu Tan, Jianyi Chen, Yiwen Lu, Peiwen Sun, Jiahao Pan, Weizhen Bian, Shulin He, Qifeng Liu, Yike Guo, Wei Xue,
• Abstract要約: FlashSpeechは、大規模なゼロショット音声合成システムであり、従来の作業と比べて約5%の推論時間を持つ。 我々は,FlashSpeechが他のゼロショット音声合成システムよりも約20倍高速でありながら,音声品質と類似性において同等の性能を維持していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.883762387219676
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent progress in large-scale zero-shot speech synthesis has been significantly advanced by language models and diffusion models. However, the generation process of both methods is slow and computationally intensive. Efficient speech synthesis using a lower computing budget to achieve quality on par with previous work remains a significant challenge. In this paper, we present FlashSpeech, a large-scale zero-shot speech synthesis system with approximately 5\% of the inference time compared with previous work. FlashSpeech is built on the latent consistency model and applies a novel adversarial consistency training approach that can train from scratch without the need for a pre-trained diffusion model as the teacher. Furthermore, a new prosody generator module enhances the diversity of prosody, making the rhythm of the speech sound more natural. The generation processes of FlashSpeech can be achieved efficiently with one or two sampling steps while maintaining high audio quality and high similarity to the audio prompt for zero-shot speech generation. Our experimental results demonstrate the superior performance of FlashSpeech. Notably, FlashSpeech can be about 20 times faster than other zero-shot speech synthesis systems while maintaining comparable performance in terms of voice quality and similarity. Furthermore, FlashSpeech demonstrates its versatility by efficiently performing tasks like voice conversion, speech editing, and diverse speech sampling. Audio samples can be found in https://flashspeech.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 大規模ゼロショット音声合成の最近の進歩は言語モデルや拡散モデルによって著しく進歩している。 しかし、両手法の生成プロセスは遅く、計算集約的である。 従来の作業に匹敵する品質を実現するために,低予算の音声合成を効果的に行うことは,依然として大きな課題である。 本稿では,従来に比べて推定時間の約5倍の大規模ゼロショット音声合成システムであるFlashSpeechを提案する。 FlashSpeechは遅延一貫性モデルに基づいて構築されており、教師としてトレーニング済みの拡散モデルを必要としない、スクラッチからトレーニング可能な、新しい逆整合トレーニングアプローチを採用している。 さらに、新しい韻律生成モジュールは、韻律の多様性を高め、音声のリズムをより自然にする。 FlashSpeechの生成プロセスは、ゼロショット音声生成のための音声プロンプトに高い音質と高い類似性を維持しつつ、1つか2つのサンプリングステップで効率よく実現できる。 実験の結果,FlashSpeechの優れた性能が示された。 特に、FlashSpeechは、他のゼロショット音声合成システムよりも約20倍高速で、音声品質と類似性の点で同等の性能を維持している。 さらに、FlashSpeechは、音声変換、音声編集、多様な音声サンプリングといったタスクを効率的に実行することで、その汎用性を示す。 オーディオサンプルはhttps://flashspeech.github.io/で確認できる。

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