Fugu-MT 論文翻訳(概要): Training Universal Vocoders with Feature Smoothing-Based Augmentation Methods for High-Quality TTS Systems

論文の概要: Training Universal Vocoders with Feature Smoothing-Based Augmentation Methods for High-Quality TTS Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02517v1
Date: Wed, 4 Sep 2024 08:25:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-05 19:41:01.669592
Title: Training Universal Vocoders with Feature Smoothing-Based Augmentation Methods for High-Quality TTS Systems
Title（参考訳）: 特徴平滑化に基づく高品質TSシステムのためのユニバーサルヴォコーダの訓練
Authors: Jeongmin Liu, Eunwoo Song,
Abstract要約: ユニバーサルヴォコーダを訓練するための新しい拡張手法を提案する。音響特性の入力に線形な平滑化フィルタをランダムに適用する。トレーニングと推論のミスマッチを著しく軽減し、合成出力の自然性を高める。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.998597120755703
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: While universal vocoders have achieved proficient waveform generation across diverse voices, their integration into text-to-speech (TTS) tasks often results in degraded synthetic quality. To address this challenge, we present a novel augmentation technique for training universal vocoders. Our training scheme randomly applies linear smoothing filters to input acoustic features, facilitating vocoder generalization across a wide range of smoothings. It significantly mitigates the training-inference mismatch, enhancing the naturalness of synthetic output even when the acoustic model produces overly smoothed features. Notably, our method is applicable to any vocoder without requiring architectural modifications or dependencies on specific acoustic models. The experimental results validate the superiority of our vocoder over conventional methods, achieving 11.99% and 12.05% improvements in mean opinion scores when integrated with Tacotron 2 and FastSpeech 2 TTS acoustic models, respectively.
Abstract（参考訳）: 普遍的なヴォコーダは多様な声質で有能な波形生成を実現しているが、テキスト音声(TTS)タスクへの統合は、しばしば合成品質の劣化をもたらす。この課題に対処するために、ユニバーサルヴォコーダをトレーニングするための新しい拡張手法を提案する。学習手法は, 線形な平滑化フィルタをランダムに応用して音響特性を入力し, 広範囲の平滑化におけるボコーダの一般化を容易にする。音響モデルが過度に滑らかな特徴を生じる場合でも、トレーニング推論ミスマッチを著しく軽減し、合成出力の自然性を高める。特に,本手法は,特定の音響モデルに設計上の変更や依存を必要とせず,任意のボコーダに適用可能である。実験の結果,従来の方法よりもボコーダの方が優れており,Tacotron 2 と FastSpeech 2 TTS の音響モデルを統合した場合,平均評価スコアが 11.99% と 12.05% 向上した。

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