論文の概要: A Mel Spectrogram Enhancement Paradigm Based on CWT in Speech Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12164v1
• Date: Tue, 18 Jun 2024 00:34:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 23:18:17.457028
• Title: A Mel Spectrogram Enhancement Paradigm Based on CWT in Speech Synthesis
• Title（参考訳）: 音声合成におけるCWTに基づくメルスペクトル強調パラダイム
• Authors: Guoqiang Hu, Huaning Tan, Ruilai Li,
• Abstract要約: 連続ウェーブレット変換(CWT)に基づくメルスペクトル拡張パラダイムを提案する。 このパラダイムはより詳細なウェーブレット・スペクトログラムを導入しており、これは後処理ネットワークがデコーダによって出力されるメル・スペクトログラムを入力として取るのと同様である。 実験結果から,メルスペクトル拡張パラダイムを用いて合成した音声は,ベースラインモデルと比較してそれぞれ0.14と0.09の改善がみられた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9940425551415597
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Acoustic features play an important role in improving the quality of the synthesised speech. Currently, the Mel spectrogram is a widely employed acoustic feature in most acoustic models. However, due to the fine-grained loss caused by its Fourier transform process, the clarity of speech synthesised by Mel spectrogram is compromised in mutant signals. In order to obtain a more detailed Mel spectrogram, we propose a Mel spectrogram enhancement paradigm based on the continuous wavelet transform (CWT). This paradigm introduces an additional task: a more detailed wavelet spectrogram, which like the post-processing network takes as input the Mel spectrogram output by the decoder. We choose Tacotron2 and Fastspeech2 for experimental validation in order to test autoregressive (AR) and non-autoregressive (NAR) speech systems, respectively. The experimental results demonstrate that the speech synthesised using the model with the Mel spectrogram enhancement paradigm exhibits higher MOS, with an improvement of 0.14 and 0.09 compared to the baseline model, respectively. These findings provide some validation for the universality of the enhancement paradigm, as they demonstrate the success of the paradigm in different architectures.
• Abstract（参考訳）: 音響特徴は合成音声の品質向上に重要な役割を果たしている。 現在、メル・スペクトログラムは、ほとんどの音響モデルで広く使われている音響特性である。 しかし、フーリエ変換による微細な損失のため、メル分光法により合成された音声の明瞭度はミュータント信号によって損なわれる。 より詳細なMelスペクトルを得るために,連続ウェーブレット変換(CWT)に基づくMelスペクトル拡張パラダイムを提案する。 このパラダイムは、さらに詳細なウェーブレット・スペクトログラム(英語版)を導入しており、これは後処理ネットワークがデコーダによって出力されるメル・スペクトログラムを入力として取るのと同様である。 自動回帰 (AR) と非自己回帰 (NAR) 音声システムをテストするために, 実験検証のためにTacotron2 と Fastspeech2 を選択する。 実験の結果,メルスペクトル拡張パラダイムを用いて合成した音声は,ベースラインモデルと比較して0.14と0.09の改善がみられた。 これらの結果は、異なるアーキテクチャにおけるパラダイムの成功を実証するため、拡張パラダイムの普遍性を検証している。

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