論文の概要: ControlSpeech: Towards Simultaneous Zero-shot Speaker Cloning and Zero-shot Language Style Control With Decoupled Codec

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01205v1
• Date: Mon, 3 Jun 2024 11:15:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 01:18:57.187413
• Title: ControlSpeech: Towards Simultaneous Zero-shot Speaker Cloning and Zero-shot Language Style Control With Decoupled Codec
• Title（参考訳）: ControlSpeech: Decoupled Codecによるゼロショット話者クローンとゼロショット言語スタイル制御の同時実現に向けて
• Authors: Shengpeng Ji, Jialong Zuo, Minghui Fang, Siqi Zheng, Qian Chen, Wen Wang, Ziyue Jiang, Hai Huang, Xize Cheng, Rongjie Huang, Zhou Zhao,
• Abstract要約: 話者の声を完全に模倣し,任意の発話スタイルの制御と調整を可能にするTTSシステムであるControlSpeechを提案する。 以前のゼロショットTSモデルとコントロール可能なTSモデルは、さらなる制御と調整機能なしでスピーカーの声を模倣することしかできず、スピーカー固有の音声生成とは無関係であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.85376465258286
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present ControlSpeech, a text-to-speech (TTS) system capable of fully cloning the speaker's voice and enabling arbitrary control and adjustment of speaking style, merely based on a few seconds of audio prompt and a simple textual style description prompt. Prior zero-shot TTS models and controllable TTS models either could only mimic the speaker's voice without further control and adjustment capabilities or were unrelated to speaker-specific voice generation. Therefore, ControlSpeech focuses on a more challenging new task-a TTS system with controllable timbre, content, and style at the same time. ControlSpeech takes speech prompts, content prompts, and style prompts as inputs and utilizes bidirectional attention and mask-based parallel decoding to capture corresponding codec representations in a discrete decoupling codec space. Moreover, we discovered the issue of text style controllability in a many-to-many mapping fashion and proposed the Style Mixture Semantic Density (SMSD) model to resolve this problem. SMSD module which is based on Gaussian mixture density networks, is designed to enhance the fine-grained partitioning and sampling capabilities of style semantic information and generate speech with more diverse styles. In terms of experiments, we make available a controllable model toolkit called ControlToolkit with a new style controllable dataset, some replicated baseline models and propose new metrics to evaluate both the control capability and the quality of generated audio in ControlSpeech. The relevant ablation studies validate the necessity of each component in ControlSpeech is necessary. We hope that ControlSpeech can establish the next foundation paradigm of controllable speech synthesis. The relevant code and demo are available at https://github.com/jishengpeng/ControlSpeech .
• Abstract（参考訳）: 本稿では,音声音声の完全クローン化を実現し,数秒の音声プロンプトと簡単なテクスチャ記述プロンプトに基づいて,任意の音声スタイルの制御と調整が可能なTTS(Text-to-Speech)システムについて述べる。 以前のゼロショットTSモデルとコントロール可能なTSモデルは、さらなる制御と調整機能なしでスピーカーの声を模倣することしかできず、スピーカー固有の音声生成とは無関係であった。 そのため、ControlSpeechは、制御可能な音色、コンテンツ、スタイルを同時に備えた、より困難なタスク・ア・TSシステムにフォーカスしている。 ControlSpeechは、音声プロンプト、コンテンツプロンプト、スタイルプロンプトを入力として取り、双方向の注意とマスクベースの並列デコードを使用して、対応するコーデック表現を離散デカップリングコーデック空間でキャプチャする。 さらに、多対多のマッピング方式でテキストスタイルの制御性の問題を発見し、この問題を解決するためにスタイル混合意味密度(SMSD)モデルを提案した。 ガウス混合密度ネットワークに基づくSMSDモジュールは,スタイル意味情報の詳細な分割とサンプリング機能を強化し,より多様なスタイルで音声を生成するように設計されている。 実験では、新しいスタイル制御可能なデータセット、いくつかの再現ベースラインモデルを備えた制御可能なモデルツールキット「ControlToolkit」を利用可能にするとともに、ControlSpeechにおける制御機能と生成オーディオの品質の両方を評価するための新しいメトリクスを提案する。 関連するアブレーション研究は、制御音声における各成分の必要性を検証している。 ControlSpeechが、制御可能な音声合成の次の基盤パラダイムを確立できることを願っている。 関連コードとデモはhttps://github.com/jishengpeng/ControlSpeech.comで公開されている。

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