소스-필터 모델 기반 고충실도 엔드투엔드 노래 음성 합성기, SiFiSinger

Kernkonzepte

SiFiSinger는 음성 생성의 소스-필터 메커니즘을 기반으로 하는 새로운 엔드투엔드 노래 음성 합성 시스템으로, 향상된 음질과 정확한 음높이 제어 기능을 제공합니다.

Zusammenfassung

개요

본 논문에서는 소스-필터 메커니즘을 기반으로 하는 새로운 엔드투엔드 노래 음성 합성(SVS) 시스템인 SiFiSinger를 소개합니다. SiFiSinger는 가사 및 멜로디 큐를 표현력 있고 충실도 높은 인간과 유사한 노래로 직접 변환합니다. VISinger 2와 유사하게, 제안된 시스템은 VITS에서 발전된 학습 패러다임을 활용하고 기본 주파수(F0) 예측기 및 파형 생성 디코더와 같은 요소를 통합합니다.

기존 시스템의 문제점

기존의 노래 음성 합성 시스템인 VISinger 2는 멜-스펙트로그램 특징과 F0 정보의 결합으로 인해 F0 예측 중 오류가 발생하고, DDSP 합성기가 텍스트-위상 모델링을 완화하는 데 도움이 되지만 사전 숨겨진 벡터 예측 및 후속 오디오 파형 생성에서 F0 정보를 일관되고 직접적으로 활용하지 못하는 문제가 있습니다.

SiFiSinger의 주요 특징

SiFiSinger는 이러한 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

• 소스 모듈: F0 시퀀스를 사용하여 사인파 여기를 생성하고, 고조파 오버톤을 생성하여 음높이 정확도와 자연스러움을 향상시킵니다.
• 멜-켑스트럼(mcep) 특징: F0 및 위상 정보와 분리된 스펙트럼 엔벨로프 정보를 캡처하여 F0 모델링의 편향이 멜-스펙트로그램의 예측 정확도에 미치는 영향을 최소화합니다.
• 차별화 가능한 mcep 및 F0 손실: 생성된 음성에서 음성 엔벨로프 및 음높이의 예측 정확도를 강화하기 위해 파형 디코더 감독으로 사용됩니다.

실험 결과

Opencpop 데이터 세트에 대한 실험 결과, SiFiSinger는 합성 품질 및 억양 정확도 측면에서 VISinger 2보다 우수한 성능을 보였습니다. 객관적인 평가 지표인 F0 RMSE, Mel RMSE, F0 Corr, V/UV 오류율 모두에서 향상된 결과를 나타냈으며, 주관적인 평가에서도 MOS 점수가 VISinger 2보다 높게 나타났습니다.

결론

SiFiSinger는 소스-필터 메커니즘과 차별화 가능한 재구성 손실을 활용하여 기존 시스템의 문제점을 해결하고 향상된 음질과 음높이 정확도를 제공하는 혁신적인 노래 음성 합성 시스템입니다.

Statistiken

Opencpop 데이터 세트는 100곡의 중국어 노래를 포함하며, 전문 여성 가수가 노래했습니다.
데이터 세트는 총 3,756개의 발화와 약 5.2시간 분량입니다.
SiFiSinger는 VISinger 2보다 모델 매개변수가 적습니다.
SiFiSinger는 80차원 mcep 특징을 사용합니다.
HiFi-GAN 생성기는 [8, 8, 4, 2]의 업샘플링 비율과 [16, 16, 8, 4]의 업샘플링 커널 크기를 사용합니다.
모든 모델은 배치 크기 16으로 500k 단계 동안 학습되었습니다.

Zitate

"This approach helps alleviate the text-to-phase issue and enhances the modeling capability of the system."
"Experiments demonstrate that SiFiSinger exhibits better synthesized audio quality and pitch accuracy than VISinger 2."

Wichtige Erkenntnisse aus

SiFiSinger: A High-Fidelity End-to-End Singing Voice Synthesizer based on Source-filter Model

by Jianwei Cui,... um arxiv.org 10-17-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.12536.pdf

Tiefere Fragen

SiFiSinger를 다른 언어의 노래 음성 합성에 적용할 경우 어떤 추가적인 과제가 있을까요?

SiFiSinger는 중국어 노래 데이터셋인 Opencpop으로 학습되었기 때문에 다른 언어에 적용할 경우 몇 가지 추가적인 과제가 존재합니다.

언어별 음성학적 특징: 각 언어는 고유한 음소, 운율, 억양, 발음 규칙을 가지고 있습니다. SiFiSinger를 다른 언어에 적용하려면 해당 언어의 음성학적 특징을 학습할 수 있도록 새로운 데이터셋 구축 및 모델 재학습이 필요합니다. 예를 들어, 한국어의 경우 조사, 어미 변화 등을 고려해야 자연스러운 노래 음성 합성이 가능합니다.
데이터셋 부족: 중국어와 달리, 다른 언어, 특히 저자원 언어의 경우 고품질 노래 음성 데이터셋을 구하기 어려울 수 있습니다. 충분한 데이터가 없다면 SiFiSinger의 성능이 저하될 수 있으며, 이는 새로운 데이터 수집 방법이나 데이터 증강 기술 도입을 필요로 합니다.
문화적 차이: 노래는 단순히 언어만이 아니라 그 문화를 반영합니다. SiFiSinger를 다른 문화권의 노래에 적용할 때, 해당 문화권의 음악적 특징 (예: 음계, 리듬, 창법)을 반영해야만 자연스럽고 감정적으로 설득력 있는 노래를 생성할 수 있습니다.
결론적으로 SiFiSinger를 다른 언어에 적용하기 위해서는 언어별 음성학적 특징, 데이터셋 확보, 문화적 차이 고려 등 다양한 과제를 해결해야 합니다.

SiFiSinger가 생성한 노래 음성의 감정 표현 능력은 어떻게 평가할 수 있을까요?

SiFiSinger가 생성한 노래 음성의 감정 표현 능력을 평가하는 것은 객관적인 지표와 주관적인 평가를 모두 활용해야 합니다.
1. 객관적 평가:

음향 특징 분석: 감정 표현은 음높이, 강세, 리듬, 음색 등 다양한 음향 특징과 연관됩니다. SiFiSinger가 생성한 음성의 음향 특징을 추출하고, 이를 실제 사람이 부른 노래와 비교 분석하여 감정 표현 유사도를 객관적으로 측정할 수 있습니다. 예를 들어, 슬픔을 표현하는 음성은 일반적으로 음높이가 낮고, 말하는 속도가 느리며, 음의 강약 변화가 적습니다.
감정 인식 모델 활용: 이미 개발된 감정 인식 모델을 사용하여 SiFiSinger가 생성한 음성의 감정을 분류하고, 이를 의도한 감정과 비교하여 정확도를 측정할 수 있습니다.
2. 주관적 평가:

청취 테스트: 여러 사람들에게 SiFiSinger가 생성한 노래를 들려주고 슬픔, 기쁨, 분노 등 특정 감정이 느껴지는지 평가하도록 합니다. 평가 척도를 통해 감정 표현의 강도를 수치화하고, 통계적 분석을 통해 SiFiSinger의 감정 표현 능력을 평가할 수 있습니다.
전문가 평가: 음악이나 음성학 전문가에게 SiFiSinger가 생성한 노래 음성을 평가하도록 하여 감정 표현의 자연스러움, 풍부함, 섬세함 등을 평가할 수 있습니다.
객관적 평가와 주관적 평가를 종합적으로 활용하면 SiFiSinger의 감정 표현 능력을 다각적으로 평가하고 개선하는 데 도움이 될 것입니다.

인공 지능이 작곡한 음악에 SiFiSinger를 사용하여 노래를 만들 수 있다면, 예술과 창의성의 개념은 어떻게 변화할까요?

인공지능 작곡과 SiFiSinger의 결합은 예술과 창의성의 개념에 대한 새로운 논쟁을 불러일으킬 것입니다.
1. 예술 창작의 주체 확장: 지금까지 예술은 인간 고유의 영역으로 여겨졌습니다. 하지만 인공지능이 작곡한 음악을 SiFiSinger를 통해 노래로 만들 수 있다면, 기계가 예술 창작의 주체로 인정받을 수 있을지에 대한 의문이 제기될 것입니다. 이는 예술의 정의, 예술가의 역할, 창작의 의미에 대한 근본적인 재해석을 요구합니다.
2. 창의성의 새로운 가능성: 인공지능은 방대한 데이터 학습을 통해 인간이 생각하지 못했던 새로운 음악적 패턴이나 조합을 만들어낼 수 있습니다. SiFiSinger와의 결합은 이러한 창의적인 가능성을 현실로 구현하는 도구가 될 수 있으며, 인간 창의력의 한계를 뛰어넘는 새로운 예술 형식의 등장을 기대할 수 있습니다.
3. 인간 예술가의 역할 변화: 인공지능이 예술 창작의 영역에 들어오면서 인간 예술가의 역할에도 변화가 예상됩니다. 인공지능을 도구로 활용하여 창작 과정을 효율적으로 만들거나, 인공지능이 만들어낸 작품을 재해석하고 발전시키는 등 새로운 방식으로 예술 활동을 이어나갈 수 있습니다.
4. 예술의 가치: 인공지능이 만든 예술 작품의 가치에 대한 논쟁도 불가피합니다. 인간의 감정과 경험이 배제된 창작물에 예술적 가치를 부여할 수 있는지, 인간 예술가의 창작물과 동등한 가치를 지닐 수 있는지에 대한 사회적 합의가 필요할 것입니다.
결론적으로 인공지능 작곡과 SiFiSinger의 결합은 예술과 창의성의 개념을 확장하고, 새로운 가능성을 제시하는 동시에 인간 예술가의 역할과 예술의 가치에 대한 근본적인 질문을 던질 것입니다.