論文の概要: CosyVoice: A Scalable Multilingual Zero-shot Text-to-speech Synthesizer based on Supervised Semantic Tokens

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05407v2
• Date: Tue, 9 Jul 2024 07:42:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 11:26:26.775681
• Title: CosyVoice: A Scalable Multilingual Zero-shot Text-to-speech Synthesizer based on Supervised Semantic Tokens
• Title（参考訳）: CosyVoice: 教師付きセマンティックトークンに基づくスケーラブルな多言語ゼロショットテキスト音声合成器
• Authors: Zhihao Du, Qian Chen, Shiliang Zhang, Kai Hu, Heng Lu, Yexin Yang, Hangrui Hu, Siqi Zheng, Yue Gu, Ziyang Ma, Zhifu Gao, Zhijie Yan,
• Abstract要約: 本稿では, ベクトル量子化をエンコーダに挿入することにより, 多言語音声認識モデルから導出される, 教師付きセマンティックトークンを用いた音声表現を提案する。 トークンをベースとした拡張性のあるゼロショットTSシンセサイザーであるCosyVoiceは,テキスト・ツー・ツー・ケン生成のためのLLMと,トークン・ツー・音声合成のための条件付きフローマッチングモデルから構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.569695524535454
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent years have witnessed a trend that large language model (LLM) based text-to-speech (TTS) emerges into the mainstream due to their high naturalness and zero-shot capacity. In this paradigm, speech signals are discretized into token sequences, which are modeled by an LLM with text as prompts and reconstructed by a token-based vocoder to waveforms. Obviously, speech tokens play a critical role in LLM-based TTS models. Current speech tokens are learned in an unsupervised manner, which lacks explicit semantic information and alignment to the text. In this paper, we propose to represent speech with supervised semantic tokens, which are derived from a multilingual speech recognition model by inserting vector quantization into the encoder. Based on the tokens, we further propose a scalable zero-shot TTS synthesizer, CosyVoice, which consists of an LLM for text-to-token generation and a conditional flow matching model for token-to-speech synthesis. Experimental results show that supervised semantic tokens significantly outperform existing unsupervised tokens in terms of content consistency and speaker similarity for zero-shot voice cloning. Moreover, we find that utilizing large-scale data further improves the synthesis performance, indicating the scalable capacity of CosyVoice. To the best of our knowledge, this is the first attempt to involve supervised speech tokens into TTS models.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル (LLM) に基づくテキスト音声合成 (TTS) が主流となる傾向が見られた。 このパラダイムでは、音声信号はトークンシーケンスに識別され、LLMによってテキストをプロンプトとしてモデル化され、トークンベースのボコーダによって波形に再構成される。 明らかに、LLMベースのTSモデルでは、音声トークンが重要な役割を果たす。 現在の音声トークンは教師なしの方法で学習され、明示的な意味情報やテキストへのアライメントが欠如している。 本稿では,ベクトル量子化をエンコーダに挿入することにより,多言語音声認識モデルから導出される,教師付き意味トークンを用いた音声表現を提案する。 トークンをベースとした拡張性のあるゼロショットTSシンセサイザーであるCosyVoiceは,テキスト・ツー・ツー・ケン生成のためのLLMと,トークン・ツー・音声合成のための条件付きフローマッチングモデルから構成される。 実験結果から,教師付き意味トークンは,ゼロショット音声クローニングにおいて,コンテンツ一貫性と話者類似性の観点から,既存の教師なしトークンよりも有意に優れていた。 さらに,大規模データの利用により合成性能が向上し,CosyVoiceのスケーラビリティが向上することが判明した。 我々の知る限りでは、これはTSモデルに教師付き音声トークンを組み込む最初の試みである。

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