論文の概要: MM-Sonate: Multimodal Controllable Audio-Video Generation with Zero-Shot Voice Cloning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.01568v2
• Date: Thu, 08 Jan 2026 08:43:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-09 15:04:17.510435
• Title: MM-Sonate: Multimodal Controllable Audio-Video Generation with Zero-Shot Voice Cloning
• Title（参考訳）: MM-Sonate:ゼロショット音声クローンによるマルチモーダル制御可能なオーディオビデオ生成
• Authors: Chunyu Qiang, Jun Wang, Xiaopeng Wang, Kang Yin, Yuxin Guo,
• Abstract要約: MM-Sonateは、制御可能な音声とビデオのジョイント生成とゼロショット音声のクローン機能を統合するマルチモーダルフローマッチングフレームワークである。 ゼロショット音声のクローニングを可能にするため,言語コンテンツから話者識別を効果的に分離する分類器注入機構を導入する。 MM-Sonateがジョイントジェネレーションベンチマークで新しい最先端性能を確立していることを示す実証評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.636738208526676
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Joint audio-video generation aims to synthesize synchronized multisensory content, yet current unified models struggle with fine-grained acoustic control, particularly for identity-preserving speech. Existing approaches either suffer from temporal misalignment due to cascaded generation or lack the capability to perform zero-shot voice cloning within a joint synthesis framework. In this work, we present MM-Sonate, a multimodal flow-matching framework that unifies controllable audio-video joint generation with zero-shot voice cloning capabilities. Unlike prior works that rely on coarse semantic descriptions, MM-Sonate utilizes a unified instruction-phoneme input to enforce strict linguistic and temporal alignment. To enable zero-shot voice cloning, we introduce a timbre injection mechanism that effectively decouples speaker identity from linguistic content. Furthermore, addressing the limitations of standard classifier-free guidance in multimodal settings, we propose a noise-based negative conditioning strategy that utilizes natural noise priors to significantly enhance acoustic fidelity. Empirical evaluations demonstrate that MM-Sonate establishes new state-of-the-art performance in joint generation benchmarks, significantly outperforming baselines in lip synchronization and speech intelligibility, while achieving voice cloning fidelity comparable to specialized Text-to-Speech systems.
• Abstract（参考訳）: 共同音声・ビデオ生成は、同期した多感覚コンテンツを合成することを目的としているが、現在の統一モデルは、特にアイデンティティ保存音声において、きめ細かい音響制御に苦慮している。 既存のアプローチは、カスケード生成による時間的ずれや、共同合成フレームワーク内でゼロショット音声のクローニングを行う能力の欠如に悩まされている。 本研究では,制御可能な音声・ビデオ共同生成とゼロショット音声のクローニング機能を組み合わせたマルチモーダルフローマッチングフレームワークMM-Sonateを提案する。 粗い意味記述に依存する以前の作品とは異なり、MM-Sonateは厳密な言語的および時間的アライメントを強制するために統一的な命令音素入力を使用する。 ゼロショット音声のクローニングを可能にするため,言語コンテンツから話者識別を効果的に分離する音質注入機構を導入する。 さらに,マルチモーダル環境での標準分類器フリーガイダンスの限界に対処し,音質を著しく向上させるために,自然騒音の先行値を利用した雑音に基づく負条件付け手法を提案する。 実験的な評価により,MM-Sonateは共同生成ベンチマークにおいて新たな最先端性能を確立し,唇の同期や音声の明瞭度において有意に向上し,特殊なテキスト音声合成システムに匹敵する音声のクローン化を実現している。

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