論文の概要: VoicePrompter: Robust Zero-Shot Voice Conversion with Voice Prompt and Conditional Flow Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17612v1
• Date: Wed, 29 Jan 2025 12:34:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:53:10.924331
• Title: VoicePrompter: Robust Zero-Shot Voice Conversion with Voice Prompt and Conditional Flow Matching
• Title（参考訳）: Voice Prompter:Voice Promptと条件付きフローマッチングを用いたロバストゼロショット音声変換
• Authors: Ha-Yeong Choi, Jaehan Park,
• Abstract要約: VoicePrompterは、音声プロンプトでコンテキスト内学習を活用する、堅牢なゼロショット音声変換モデルである。 我々はVoicePrompterが既存のゼロショットVCシステムよりも、話者の類似性、音声のインテリジェンス、音質で優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7366405857677227
• License:
• Abstract: Despite remarkable advancements in recent voice conversion (VC) systems, enhancing speaker similarity in zero-shot scenarios remains challenging. This challenge arises from the difficulty of generalizing and adapting speaker characteristics in speech within zero-shot environments, which is further complicated by mismatch between the training and inference processes. To address these challenges, we propose VoicePrompter, a robust zero-shot VC model that leverages in-context learning with voice prompts. VoicePrompter is composed of (1) a factorization method that disentangles speech components and (2) a DiT-based conditional flow matching (CFM) decoder that conditions on these factorized features and voice prompts. Additionally, (3) latent mixup is used to enhance in-context learning by combining various speaker features. This approach improves speaker similarity and naturalness in zero-shot VC by applying mixup to latent representations. Experimental results demonstrate that VoicePrompter outperforms existing zero-shot VC systems in terms of speaker similarity, speech intelligibility, and audio quality. Our demo is available at \url{https://hayeong0.github.io/VoicePrompter-demo/}.
• Abstract（参考訳）: 近年の音声変換システム(VC)の進歩にもかかわらず、ゼロショットシナリオにおける話者類似性の向上は依然として困難である。 この課題は、ゼロショット環境における話者特性の一般化と適応が困難であることから生じ、学習過程と推論過程のミスマッチによりさらに複雑になる。 これらの課題に対処するため,ボイスプロンプトを用いたコンテキスト内学習を活用した堅牢なゼロショットVCモデルであるVoicePrompterを提案する。 VoicePrompterは(1)音声成分をアンタングル化する分解法と(2)これらの因子化特徴と音声プロンプトを条件としたDiTベースの条件付きフローマッチング(CFM)デコーダから構成される。 さらに、(3)ラテント・ミックスアップは、様々な話者特徴を組み合わせることで、コンテキスト内学習を強化するために用いられる。 このアプローチは、遅延表現にミックスアップを適用することにより、ゼロショットVCの話者類似性と自然性を改善する。 実験の結果,VoicePrompterは既存のゼロショットVCシステムよりも話者の類似性,音声の可聴性,音質に優れていた。 私たちのデモは \url{https://hayeong0.github.io/VoicePrompter-demo/} で公開されています。

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