論文の概要: Takin-VC: Expressive Zero-Shot Voice Conversion via Adaptive Hybrid Content Encoding and Enhanced Timbre Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01350v2
• Date: Fri, 10 Jan 2025 05:35:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 00:13:52.486366
• Title: Takin-VC: Expressive Zero-Shot Voice Conversion via Adaptive Hybrid Content Encoding and Enhanced Timbre Modeling
• Title（参考訳）: Takin-VC:Adaptive Hybrid Content Encoding and Enhanced Timbre Modelingによる表現型ゼロショット音声変換
• Authors: Yuguang Yang, Yu Pan, Jixun Yao, Xiang Zhang, Jianhao Ye, Hongbin Zhou, Lei Xie, Lei Ma, Jianjun Zhao,
• Abstract要約: Takin-VCは、新しい表現力のあるゼロショット音声変換フレームワークである。 本稿では,適応型融合モジュールを組み込んだ革新的なハイブリッドコンテンツエンコーダを提案する。 音色モデリングでは,メモリ拡張およびコンテキスト対応モジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.98368067290024
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Expressive zero-shot voice conversion (VC) is a critical and challenging task that aims to transform the source timbre into an arbitrary unseen speaker while preserving the original content and expressive qualities. Despite recent progress in zero-shot VC, there remains considerable potential for improvements in speaker similarity and speech naturalness. Moreover, existing zero-shot VC systems struggle to fully reproduce paralinguistic information in highly expressive speech, such as breathing, crying, and emotional nuances, limiting their practical applicability. To address these issues, we propose Takin-VC, a novel expressive zero-shot VC framework via adaptive hybrid content encoding and memory-augmented context-aware timbre modeling. Specifically, we introduce an innovative hybrid content encoder that incorporates an adaptive fusion module, capable of effectively integrating quantized features of the pre-trained WavLM and HybridFormer in an implicit manner, so as to extract precise linguistic features while enriching paralinguistic elements. For timbre modeling, we propose advanced memory-augmented and context-aware modules to generate high-quality target timbre features and fused representations that seamlessly align source content with target timbre. To enhance real-time performance, we advocate a conditional flow matching model to reconstruct the Mel-spectrogram of the source speech. Experimental results show that our Takin-VC consistently surpasses state-of-the-art VC systems, achieving notable improvements in terms of speech naturalness, speech expressiveness, and speaker similarity, while offering enhanced inference speed.
• Abstract（参考訳）: 表現的ゼロショット音声変換(VC)は、原文の音色を、元の内容と表現的品質を維持しつつ、任意の未知の話者に変換することを目的とした、重要かつ困難な課題である。 ゼロショットVCの最近の進歩にもかかわらず、話者の類似性と音声の自然性の改善には大きな可能性を秘めている。 さらに、既存のゼロショットVCシステムは、呼吸、泣く、感情的なニュアンスといった非常に表現力の高いスピーチにおいて、パラ言語情報の完全再現に苦慮し、実用性を制限する。 これらの問題に対処するために、適応型ハイブリッドコンテンツエンコーディングとメモリ拡張コンテキスト対応の音色モデリングによる新しい表現型ゼロショットVCフレームワークであるTakin-VCを提案する。 具体的には、適応融合モジュールを組み込んだ革新的なハイブリッドコンテンツエンコーダを導入し、事前学習したWavLMとHybridFormerの量子化特徴を暗黙的に統合し、パラ言語的要素を充実させながら正確な言語的特徴を抽出する。 音色モデリングでは,高品質な音色特徴を生成するためのメモリ拡張・コンテキスト対応モジュールと,音色と音色をシームレスにアライメントする融合表現を提案する。 実時間性能を向上させるために,音源のメルスペクトルを再構成する条件付きフローマッチングモデルを提案する。 実験結果から,私たちのTakin-VCは最先端VCシステムより一貫して上回り,音声の自然性,表現性,話者類似性などの点で顕著な改善を達成しつつ,推論速度の向上を実現していることがわかった。

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