論文の概要: Spark-TTS: An Efficient LLM-Based Text-to-Speech Model with Single-Stream Decoupled Speech Tokens

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01710v1
• Date: Mon, 03 Mar 2025 16:23:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:14:32.030639
• Title: Spark-TTS: An Efficient LLM-Based Text-to-Speech Model with Single-Stream Decoupled Speech Tokens
• Title（参考訳）: Spark-TTS:シングルストリームデカップリング音声トークンを用いたLLMに基づく効率的なテキスト音声合成モデル
• Authors: Xinsheng Wang, Mingqi Jiang, Ziyang Ma, Ziyu Zhang, Songxiang Liu, Linqin Li, Zheng Liang, Qixi Zheng, Rui Wang, Xiaoqin Feng, Weizhen Bian, Zhen Ye, Sitong Cheng, Ruibin Yuan, Zhixian Zhao, Xinfa Zhu, Jiahao Pan, Liumeng Xue, Pengcheng Zhu, Yunlin Chen, Zhifei Li, Xie Chen, Lei Xie, Yike Guo, Wei Xue,
• Abstract要約: 本稿では,音声を2つの補完トークンタイプに分解する単一ストリーム音声であるBiCodecを利用した新しいシステムであるSpark-TTSを紹介する。 制御可能なTSの研究を容易にするために,包括的な属性アノテーションを備えた10000時間データセットであるVoxBoxを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.575335190916995
• License:
• Abstract: Recent advancements in large language models (LLMs) have driven significant progress in zero-shot text-to-speech (TTS) synthesis. However, existing foundation models rely on multi-stage processing or complex architectures for predicting multiple codebooks, limiting efficiency and integration flexibility. To overcome these challenges, we introduce Spark-TTS, a novel system powered by BiCodec, a single-stream speech codec that decomposes speech into two complementary token types: low-bitrate semantic tokens for linguistic content and fixed-length global tokens for speaker attributes. This disentangled representation, combined with the Qwen2.5 LLM and a chain-of-thought (CoT) generation approach, enables both coarse-grained control (e.g., gender, speaking style) and fine-grained adjustments (e.g., precise pitch values, speaking rate). To facilitate research in controllable TTS, we introduce VoxBox, a meticulously curated 100,000-hour dataset with comprehensive attribute annotations. Extensive experiments demonstrate that Spark-TTS not only achieves state-of-the-art zero-shot voice cloning but also generates highly customizable voices that surpass the limitations of reference-based synthesis. Source code, pre-trained models, and audio samples are available at https://github.com/SparkAudio/Spark-TTS.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、ゼロショット音声合成(TTS)において大きな進歩をもたらした。 しかし、既存の基盤モデルは、複数のコードブックを予測し、効率と統合の柔軟性を制限するために、多段階の処理や複雑なアーキテクチャに依存している。 これらの課題を克服するために,言語コンテンツ用の低ビット長意味トークンと話者属性用の固定長グローバルトークンの2つの補完トークンタイプに音声を分解する単一ストリーム音声コーデックであるBiCodecを利用した新しいシステムであるSpark-TTSを紹介する。 この不整合表現は、Qwen2.5 LLMとチェーン・オブ・ソート(CoT)生成アプローチと組み合わせて、粗粒度制御(例えば、性別、話し方)と微粒度調整(例えば、正確なピッチ値、話し方)の両方を可能にする。 制御可能なTSの研究を容易にするために,包括的な属性アノテーションを備えた10000時間データセットであるVoxBoxを紹介した。 大規模な実験により、Spark-TTSは最先端のゼロショット音声クローンを実現するだけでなく、参照ベース合成の限界を超える高度にカスタマイズ可能な音声を生成する。 ソースコード、事前トレーニングされたモデル、オーディオサンプルはhttps://github.com/SparkAudio/Spark-TTS.comで入手できる。

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