Die Studie stellt Llama-VITS vor, ein innovatives Modell, das semantische Darstellungen aus dem Llama2-Modell nutzt, um die Sprachsynthese-Leistung des VITS-Modells zu verbessern.
Durch umfassende Experimente auf den Datensätzen LJSpeech und EmoV_DB_bea_sem zeigt Llama-VITS Verbesserungen bei Sprachqualität, Natürlichkeit und emotionalem Ausdruck im Vergleich zu Basismodellen ohne semantische Eingaben oder solchen, die BERT integrieren.
Die Studie untersucht verschiedene Strategien zur Extraktion semantischer Tokens aus Llama2 und deren Fusion mit den akustischen Darstellungen des VITS-Modells. Die Ergebnisse zeigen, dass globale Tokens aus Llama2 oft bessere Leistung bei der Natürlichkeit erzielen, während sequenzielle Tokens Vorteile beim emotionalen Ausdruck haben.
Insgesamt demonstriert Llama-VITS das Potenzial von GPT-ähnlichen Sprachmodellen wie Llama2, um die Ausdrucksfähigkeit von Sprachsynthese-Systemen zu verbessern, insbesondere in Szenarien mit begrenzten oder komplexen Trainingsdaten.
toiselle kielelle
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Tärkeimmät oivallukset
by Xincan Feng,... klo arxiv.org 04-11-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.06714.pdfSyvällisempiä Kysymyksiä