論文の概要: Lina-Speech: Gated Linear Attention is a Fast and Parameter-Efficient Learner for text-to-speech synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23320v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 04:50:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:00:00.477484
• Title: Lina-Speech: Gated Linear Attention is a Fast and Parameter-Efficient Learner for text-to-speech synthesis
• Title（参考訳）: Lina-Speech: Gated Linear Attentionはテキスト音声合成のための高速かつパラメータ効率の学習者である
• Authors: Théodor Lemerle, Harrison Vanderbyl, Vaibhav Srivastav, Nicolas Obin, Axel Roebel,
• Abstract要約: 従来の自己注意機構を,Gated Linear Attention (GLA)のような新たな再帰的アーキテクチャに置き換えるモデルであるLina-Speechを紹介する。 このアプローチは高速で、デプロイが容易で、データセットのサイズが3分から15分に及ぶ場合に、微調整されたベースラインに匹敵するパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.2129341612013285
• License:
• Abstract: Neural codec language models have achieved state-of-the-art performance in text-to-speech (TTS) synthesis, leveraging scalable architectures like autoregressive transformers and large-scale speech datasets. By framing voice cloning as a prompt continuation task, these models excel at cloning voices from short audio samples. However, this approach is limited in its ability to handle numerous or lengthy speech excerpts, since the concatenation of source and target speech must fall within the maximum context length which is determined during training. In this work, we introduce Lina-Speech, a model that replaces traditional self-attention mechanisms with emerging recurrent architectures like Gated Linear Attention (GLA). Building on the success of initial-state tuning on RWKV, we extend this technique to voice cloning, enabling the use of multiple speech samples and full utilization of the context window in synthesis. This approach is fast, easy to deploy, and achieves performance comparable to fine-tuned baselines when the dataset size ranges from 3 to 15 minutes. Notably, Lina-Speech matches or outperforms state-of-the-art baseline models, including some with a parameter count up to four times higher or trained in an end-to-end style. We release our code and checkpoints. Audio samples are available at https://theodorblackbird.github.io/blog/demo_lina/.
• Abstract（参考訳）: ニューラルコーデック言語モデルは、自動回帰変換器や大規模音声データセットのようなスケーラブルなアーキテクチャを活用する、テキスト音声合成(TTS)における最先端のパフォーマンスを達成した。 音声クローニングを即時継続タスクとすることで、これらのモデルは短い音声サンプルの音声のクローニングに優れる。 しかし、この手法は、音源と対象音声の連結は、訓練中に決定される最大文脈長内に収まらなければならないため、多数の、あるいは長い音声の抜粋を扱う能力に制限がある。 本稿では,従来の自己認識機構をGated Linear Attention (GLA)のような新たな再帰的アーキテクチャに置き換えるモデルであるLina-Speechを紹介する。 RWKVの初期状態チューニングの成功に基づいて,この手法を音声クローニングに拡張し,複数の音声サンプルの活用と合成におけるコンテキストウィンドウのフル活用を可能にした。 このアプローチは高速で、デプロイが容易で、データセットのサイズが3分から15分に及ぶ場合に、微調整されたベースラインに匹敵するパフォーマンスを実現する。 特に、Lina-Speechは最先端のベースラインモデルにマッチしたり、性能を向上する。 コードとチェックポイントをリリースします。 オーディオサンプルはhttps://theodorblackbird.github.io/blog/demo_lina/で入手できる。

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