論文の概要: Sparse Alignment Enhanced Latent Diffusion Transformer for Zero-Shot Speech Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18924v3
• Date: Thu, 27 Mar 2025 06:08:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:48:20.777921
• Title: Sparse Alignment Enhanced Latent Diffusion Transformer for Zero-Shot Speech Synthesis
• Title（参考訳）: ゼロショット音声合成のためのスパースアライメント強化潜時拡散変換器
• Authors: Ziyue Jiang, Yi Ren, Ruiqi Li, Shengpeng Ji, Boyang Zhang, Zhenhui Ye, Chen Zhang, Bai Jionghao, Xiaoda Yang, Jialong Zuo, Yu Zhang, Rui Liu, Xiang Yin, Zhou Zhao,
• Abstract要約: 本稿では,イノベーティブなスパースアライメントアルゴリズムを備えたゼロショット音声合成(TTS)システムであるtextitMegaTTS 3を提案する。 具体的には,検索空間を制限せずにアライメントの困難さを軽減するために,MegaTTS 3にスパースアライメント境界を提供する。 実験により、MegaTTS 3は最先端のゼロショットTTS音声品質を実現し、アクセント強度を柔軟に制御できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.25862714128288
• License:
• Abstract: While recent zero-shot text-to-speech (TTS) models have significantly improved speech quality and expressiveness, mainstream systems still suffer from issues related to speech-text alignment modeling: 1) models without explicit speech-text alignment modeling exhibit less robustness, especially for hard sentences in practical applications; 2) predefined alignment-based models suffer from naturalness constraints of forced alignments. This paper introduces \textit{MegaTTS 3}, a TTS system featuring an innovative sparse alignment algorithm that guides the latent diffusion transformer (DiT). Specifically, we provide sparse alignment boundaries to MegaTTS 3 to reduce the difficulty of alignment without limiting the search space, thereby achieving high naturalness. Moreover, we employ a multi-condition classifier-free guidance strategy for accent intensity adjustment and adopt the piecewise rectified flow technique to accelerate the generation process. Experiments demonstrate that MegaTTS 3 achieves state-of-the-art zero-shot TTS speech quality and supports highly flexible control over accent intensity. Notably, our system can generate high-quality one-minute speech with only 8 sampling steps. Audio samples are available at https://sditdemo.github.io/sditdemo/.
• Abstract（参考訳）: 最近のゼロショット音声合成(TTS)モデルは、音声品質と表現性を大幅に改善しているが、主流のシステムは、音声テキストアライメントモデリングに関連する問題に悩まされている。 1) 明示的な音声テキストアライメントを伴わないモデルは,特に実践的用例において,頑健さを低下させる。 2) 事前定義されたアライメントに基づくモデルは強制アライメントの自然性制約に悩まされる。 本稿では、遅延拡散変換器(DiT)を誘導する革新的スパースアライメントアルゴリズムを特徴とするTTSシステムである「textit{MegaTTS 3}」を紹介する。 具体的には,MegaTTS 3に対して,探索空間を制限せずにアライメントの困難さを低減し,高い自然性を実現するために,スパースアライメント境界を提供する。 さらに、アクセント強度調整のための多条件分類器フリーガイダンス戦略を採用し、生成過程を高速化するために片方向修正流技術を採用する。 実験により、MegaTTS 3は最先端のゼロショットTTS音声品質を実現し、アクセント強度を柔軟に制御できることが示されている。 特に,本システムでは,8ステップのみのサンプリングで高品質な1分間音声を生成できる。 オーディオサンプルはhttps://sditdemo.github.io/sditdemo/で入手できる。

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