論文の概要: RWKVTTS: Yet another TTS based on RWKV-7

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03289v1
• Date: Fri, 04 Apr 2025 09:17:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-07 14:47:29.967865
• Title: RWKVTTS: Yet another TTS based on RWKV-7
• Title（参考訳）: RWKVTTS:RWKV-7に基づく別のTS
• Authors: Lin yueyu, Liu Xiao,
• Abstract要約: TTSアプリケーションに適した最先端のRNNアーキテクチャであるRWKV-7 citepeng2025rwkvを紹介する。 従来のトランスモデルとは異なり、RWKV-7はリカレントニューラルネットワークの強みを活用して計算効率とスケーラビリティを向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8397702677752039
• License:
• Abstract: Human-AI interaction thrives on intuitive and efficient interfaces, among which voice stands out as a particularly natural and accessible modality. Recent advancements in transformer-based text-to-speech (TTS) systems, such as Fish-Speech, CosyVoice, and MegaTTS 3, have delivered remarkable improvements in quality and realism, driving a significant evolution in the TTS domain. In this paper, we introduce RWKV-7 \cite{peng2025rwkv}, a cutting-edge RNN-based architecture tailored for TTS applications. Unlike traditional transformer models, RWKV-7 leverages the strengths of recurrent neural networks to achieve greater computational efficiency and scalability, while maintaining high-quality output. Our comprehensive benchmarks demonstrate that RWKV-7 outperforms transformer-based models across multiple key metrics, including synthesis speed, naturalness of speech, and resource efficiency. Furthermore, we explore its adaptability to diverse linguistic contexts and low-resource environments, showcasing its potential to democratize TTS technology. These findings position RWKV-7 as a powerful and innovative alternative, paving the way for more accessible and versatile voice synthesis solutions in real-world applications.Our code and weights are https://github.com/yynil/RWKVTTS, https://huggingface.co/spaces/RWKV-Red-Team
• Abstract（参考訳）: 人間とAIの相互作用は直感的で効率的なインターフェースで成長し、音声は特に自然でアクセスしやすいモダリティとして際立っている。 Fish-Speech、CosyVoice、MegaTTS 3のようなトランスフォーマーベースのテキスト音声(TTS)システムの最近の進歩は、品質とリアリズムを著しく改善し、TSドメインにおいて大きな進化をもたらした。 本稿では,TS アプリケーションに適した最先端 RNN アーキテクチャである RWKV-7 \cite{peng2025rwkv} を紹介する。 従来のトランスモデルとは異なり、RWKV-7はリカレントニューラルネットワークの強みを活用して、高品質な出力を維持しながら、計算効率とスケーラビリティを向上させる。 我々の総合的なベンチマークでは、RWKV-7は、合成速度、音声の自然性、資源効率など、複数の重要な指標でトランスフォーマーベースのモデルよりも優れていることが示されている。 さらに,多様な言語環境や低リソース環境への適応性についても検討し,TTS技術の民主化の可能性を示す。 これらの発見は、RWKV-7を強力で革新的な代替手段として位置づけ、実世界のアプリケーションでよりアクセスしやすく、汎用的な音声合成ソリューションを実現する。

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