論文の概要: MaskGCT: Zero-Shot Text-to-Speech with Masked Generative Codec Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00750v2
• Date: Sun, 20 Oct 2024 14:25:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 03:35:26.184612
• Title: MaskGCT: Zero-Shot Text-to-Speech with Masked Generative Codec Transformer
• Title（参考訳）: MaskGCT: Masked Generative Codec Transformer によるゼロショットテキスト音声合成
• Authors: Yuancheng Wang, Haoyue Zhan, Liwei Liu, Ruihong Zeng, Haotian Guo, Jiachen Zheng, Qiang Zhang, Xueyao Zhang, Shunsi Zhang, Zhizheng Wu,
• Abstract要約: Masked Generative Codec Transformer (MaskGCT) は完全に非自己回帰型テキスト音声変換モデルである。 MaskGCTは、テキストと音声の監督、および電話レベルの持続時間予測の明示的なアライメント情報を必要としない。 100K時間以内の実験では、MaskGCTが現在の最先端のゼロショットTSシステムより優れていたことが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.100416536151869
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent large-scale text-to-speech (TTS) systems are usually grouped as autoregressive and non-autoregressive systems. The autoregressive systems implicitly model duration but exhibit certain deficiencies in robustness and lack of duration controllability. Non-autoregressive systems require explicit alignment information between text and speech during training and predict durations for linguistic units (e.g. phone), which may compromise their naturalness. In this paper, we introduce Masked Generative Codec Transformer (MaskGCT), a fully non-autoregressive TTS model that eliminates the need for explicit alignment information between text and speech supervision, as well as phone-level duration prediction. MaskGCT is a two-stage model: in the first stage, the model uses text to predict semantic tokens extracted from a speech self-supervised learning (SSL) model, and in the second stage, the model predicts acoustic tokens conditioned on these semantic tokens. MaskGCT follows the mask-and-predict learning paradigm. During training, MaskGCT learns to predict masked semantic or acoustic tokens based on given conditions and prompts. During inference, the model generates tokens of a specified length in a parallel manner. Experiments with 100K hours of in-the-wild speech demonstrate that MaskGCT outperforms the current state-of-the-art zero-shot TTS systems in terms of quality, similarity, and intelligibility. Audio samples are available at https://maskgct.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 最近の大規模音声合成システム(TTS)は通常、自己回帰システムと非自己回帰システムに分類される。 自己回帰システムは持続期間を暗黙的にモデル化するが、頑健さと持続時間制御性の欠如がある種の欠陥を示す。 非自己回帰システムは、訓練中にテキストと音声の明確なアライメント情報を必要とし、言語単位(例えば電話)の予測期間は自然性を損なう可能性がある。 本稿では,テキストと音声の監督の明示的なアライメント情報や電話レベルの持続時間予測を不要とした,完全非自己回帰型TSSモデルであるMasked Generative Codec Transformer(MaskGCT)を紹介する。 MaskGCTは2段階モデルであり、第1段階ではテキストを使用して、音声自己教師型学習(SSL)モデルから抽出された意味トークンを予測し、第2段階では、これらの意味トークンに条件付けられた音響トークンを予測する。 MaskGCTはマスク・アンド・予測学習パラダイムに従っている。 トレーニング中、MaskGCTは与えられた条件とプロンプトに基づいて、マスク付きセマンティックトークンやアコースティックトークンを予測することを学ぶ。 推論中、モデルは指定された長さのトークンを並列に生成する。 100K時間以内の実験では、MaskGCTは、現在の最先端のゼロショットTSシステムよりも品質、類似性、知性において優れていた。 オーディオサンプルはhttps://maskgct.github.io/.com/で入手できる。

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