Effiziente Echtzeit-Texttospeech-Synthese durch gewichtete Stichprobenentnahme und Konsistenzmodelle

Conceptos Básicos

CM-TTS, eine neuartige Architektur, erreicht hochwertige Sprachsynthese in weniger Schritten ohne adversarisches Training oder Abhängigkeiten von vortrainierten Modellen.

Resumen

Die moderne neuronale Texttospeech (TTS)-Architektur besteht aus drei Hauptkomponenten: einem Textencoder, einem Merkmalsprädiktor und einem akustischen Modell. Bestehende Ansätze wie autoregressive und nicht-autoregressive Modelle haben Vor- und Nachteile in Bezug auf Effizienz und Qualität der Sprachsynthese.

Diffusionsmodelle (DMs) sind leistungsfähige generative Modelle, die in verschiedenen Bereichen wie Bildgenerierung und Sprachsynthese erfolgreich eingesetzt werden. Allerdings leidet ihre Effizienz unter der langsamen Abtastung während der Inferenz.

Um diese Herausforderungen zu überwinden, präsentiert diese Arbeit CM-TTS, eine neuartige Architektur, die auf Konsistenzmodellen (CMs) basiert. CM-TTS erreicht hochwertige Sprachsynthese in weniger Schritten ohne adversarisches Training oder Abhängigkeiten von vortrainierten Modellen. Darüber hinaus führen gewichtete Stichprobenentnahmen zu einer effizienteren Modellausbildung.

Die Experimente zeigen, dass CM-TTS die bestehenden Einzelschrittsprachsynthesesysteme in Qualität und Effizienz übertrifft und einen bedeutenden Fortschritt in der TTS-Architektur darstellt.

Estadísticas

Die Diffusionsmodelle erfordern oft eine große Anzahl von Netzwerkfunktionsauswertungen (NFEs) während des Abtastens, was zu einer langsamen Inferenz führt.
Die Integration von GANs in DMs für die TTS-Synthese hat sich als effektiv erwiesen, um die Anzahl der Abtastschritte zu minimieren, führt aber zu Problemen bei der Modellkonvergenz aufgrund des zusätzlichen Trainings für den Diskriminator.
Bestehende Ansätze wie DiffGAN-TTS verwenden zusätzliche vortrainierte Modelle, um die Syntheseleistung bei weniger Inferenzschritten zu verbessern, was die Komplexität der Gesamtarchitektur erhöht.

Citas

"CM-TTS, eine neuartige Architektur, erreicht hochwertige Sprachsynthese in weniger Schritten ohne adversarisches Training oder Abhängigkeiten von vortrainierten Modellen."
"Die Experimente zeigen, dass CM-TTS die bestehenden Einzelschrittsprachsynthesesysteme in Qualität und Effizienz übertrifft und einen bedeutenden Fortschritt in der TTS-Architektur darstellt."

Ideas clave extraídas de

CM-TTS

by Xiang Li,Fan... a las arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.00569.pdf

Consultas más profundas

Wie könnte CM-TTS für die Sprachsynthese in mehreren Sprachen oder Domänen erweitert werden?

Um CM-TTS für die Sprachsynthese in mehreren Sprachen oder Domänen zu erweitern, könnten mehrsprachige Trainingsdatensätze verwendet werden, um die Modellgeneralisierung zu verbessern. Durch die Integration von Sprachmerkmalen aus verschiedenen Sprachen in das Modelltraining könnte CM-TTS in der Lage sein, mehrsprachige Sprachsynthese zu ermöglichen. Darüber hinaus könnten spezifische Merkmale oder Anpassungen vorgenommen werden, um die Modellleistung in verschiedenen Domänen wie Medizin, Technik oder Finanzen zu optimieren. Die Anpassung der Modellarchitektur an die spezifischen Anforderungen verschiedener Sprachen oder Domänen könnte die Vielseitigkeit und Leistungsfähigkeit von CM-TTS bei der Sprachsynthese erheblich verbessern.

Welche zusätzlichen Techniken oder Architekturänderungen könnten die Leistung von CM-TTS bei der Sprachsynthese für unbekannte Sprecher weiter verbessern?

Um die Leistung von CM-TTS bei der Sprachsynthese für unbekannte Sprecher weiter zu verbessern, könnten zusätzliche Techniken wie Zero-Shot-Lernen implementiert werden. Durch die Integration von Zero-Shot-Lernansätzen könnte das Modell in der Lage sein, Sprachsynthese für Sprecher zu generieren, die nicht im Trainingsdatensatz enthalten sind. Darüber hinaus könnten fortschrittliche Transferlernmethoden oder Meta-Learning-Techniken angewendet werden, um das Modell auf unbekannte Sprecher zu generalisieren. Architekturänderungen wie die Integration von adaptiven Mechanismen zur Anpassung an neue Sprechermerkmale könnten ebenfalls die Leistung von CM-TTS bei der Sprachsynthese für unbekannte Sprecher weiter verbessern.

Inwiefern könnten die Erkenntnisse aus der Entwicklung von CM-TTS auf andere generative Modelle oder Aufgaben wie Bildgenerierung oder Moleküldesign übertragen werden?

Die Erkenntnisse aus der Entwicklung von CM-TTS könnten auf andere generative Modelle oder Aufgaben wie Bildgenerierung oder Moleküldesign übertragen werden, um deren Effizienz und Leistung zu verbessern. Durch die Anwendung von Konsistenzmodellen und gewichteten Samplern auf andere generative Modelle könnte die Qualität der generierten Ergebnisse gesteigert werden. Darüber hinaus könnten die Prinzipien der kontinuierlichen Diffusion und der Konsistenzmodelle auf die Bildgenerierung angewendet werden, um hochwertige und realistische Bilder zu erzeugen. Im Bereich des Moleküldesigns könnten ähnliche Techniken zur Modellierung komplexer Datenverteilungen eingesetzt werden, um präzise und effiziente Moleküldesigns zu ermöglichen. Die Erfahrungen aus der Entwicklung von CM-TTS könnten somit auf verschiedene generative Modelle und Aufgaben angewendet werden, um deren Leistung und Anwendbarkeit zu verbessern.