1분 길이의 제로샷 음성 합성을 위한 계층형 신경망 코덱 언어 모델, HALL-E

Concepts de base

본 논문에서는 사전 학습된 신경망 오디오 코덱(NAC) 모델의 프레임 속도를 줄이고, 이러한 저프레임 속도 토큰을 활용하여 장시간 음성 합성을 가능하게 하는 계층적 LLM 기반 TTS 모델인 HALL-E를 제안합니다.

Résumé

HALL-E: 1분 길이의 제로샷 음성 합성을 위한 계층형 신경망 코덱 언어 모델

본 연구는 LLM 기반 TTS 모델에서 장시간 음성 합성의 과제를 해결하고자, 프레임 속도 감소와 고품질 음성 생성 간의 균형을 효과적으로 관리하는 계층적 사후 학습 프레임워크를 제안합니다.

다중 해상도 재양자화(MReQ): 사전 학습된 RVQ 모듈을 계층적으로 재구성하여 프레임 속도를 줄이는 사후 학습 프레임워크입니다. MReQ는 사전 학습된 NAC 모델에 다중 해상도 잔차 벡터 양자화(MRVQ) 모듈을 통합하고 교사-학생 증류 방식으로 학습을 계속합니다. 이를 통해 첫 번째 양자화 계층의 프레임 속도를 8Hz까지 줄입니다.

HALL-E: MReQ의 계층적 토큰을 예측하도록 설계된 계층적 LLM 기반 TTS 모델입니다. AR 모델은 8Hz 토큰을 사용하여 학습되고, NAR 모델은 MRVQ의 하위 모듈을 사용하여 학습되며, 사전 학습된 LLM 기반 TTS 모델에서 학습을 계속합니다.

MinutesSpeech: 1분 길이의 음성 합성을 위해 특별히 제작된 새로운 벤치마크 데이터 세트입니다. 훈련 세트는 자동으로 필터링되고 균형이 조정된 40,000시간의 음성 데이터로 구성됩니다. 테스트 세트는 전문가가 작성한 스크립트가 포함된 8시간 분량의 음성 데이터로 구성됩니다.

Idées clés tirées de

HALL-E: Hierarchical Neural Codec Language Model for Minute-Long Zero-Shot Text-to-Speech Synthesis

by Yuto Nishimu... à arxiv.org 10-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.04380.pdf

Questions plus approfondies

본 연구에서 제안된 방법론을 음성 합성 이외의 다른 음성 처리 작업(예: 음성 인식, 음성 향상)에 적용할 수 있을까요?

네, HALL-E에서 제안된 방법론은 음성 인식, 음성 향상과 같은 다른 음성 처리 작업에도 적용될 수 있습니다. 핵심은 저프레임 레이트 음성 표현을 활용하는 것입니다.

음성 인식 (ASR): MReQ를 통해 학습된 MRVQ 모듈은 음성을 저프레임 레이트 토큰으로 변환할 수 있습니다. 이 토큰들은 기존 음성 인식 모델의 입력으로 사용되어 음성 인식 작업을 수행할 수 있습니다. 특히, HALL-E의 AR 모델처럼 저프레임 레이트 토큰을 처리하는 음성 인식 모델을 설계하면 더욱 효율적인 음성 인식 시스템 구축이 가능할 것입니다.

음성 향상: 음성 향상 작업에서도 저프레임 레이트 음성 표현은 유용하게 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 잡음이 섞인 음성에서 잡음을 제거하는 작업의 경우, MReQ를 통해 얻은 저프레임 레이트 음성 표현을 활용하여 잡음 제거 모델을 학습시킬 수 있습니다. 이는 잡음에 대한 영향을 줄이면서 음성의 중요한 특징들을 보존하는 데 도움이 될 수 있습니다.
핵심은 MRVQ 모듈을 통해 학습된 저프레임 레이트 음성 표현이 음성의 중요한 정보를 유지하면서도 효율적인 처리를 가능하게 한다는 점입니다. 이는 음성 합성뿐만 아니라 다양한 음성 처리 작업에서 유용하게 활용될 수 있는 가능성을 제시합니다.

프레임 속도 감소가 음성의 감정 표현이나 운율과 같은 미묘한 음성 특징에 미치는 영향은 무엇일까요?

프레임 속도 감소는 음성의 감정 표현이나 운율과 같은 미묘한 음성 특징에 영향을 줄 수 있습니다.

긍정적 영향: HALL-E에서 보듯이 프레임 속도 감소는 장시간 음성 합성에서 자연스러운 운율 표현을 가능하게 합니다. 저프레임 레이트에서 모델은 더 긴 시간 범위의 문맥 정보를 파악하여 전체적인 흐름을 고려한 운율을 생성할 수 있습니다.

부정적 영향: 지나치게 프레임 속도를 감소시키면 음성의 디테일이 손실되어 감정 표현이나 미묘한 운율 변화가 사라질 수 있습니다. 감정 표현은 주로 음성의 미세한 변화, 예를 들어 음높이, 강세, 시간 길이 등에 의해 전달되는데, 프레임 속도 감소는 이러한 미세한 변화를 포착하기 어렵게 만들 수 있습니다.
결론적으로 프레임 속도 감소는 장시간 운율 표현에는 긍정적일 수 있지만, 지나치게 감소될 경우 감정 표현과 같은 미묘한 음성 특징 손실을 초래할 수 있습니다. 따라서 음성 처리 작업의 목적과 특성을 고려하여 프레임 속도를 적절히 조절하는 것이 중요합니다.

인간의 언어 습득 과정을 모방하여 더욱 자연스럽고 풍부한 표현력을 가진 음성 합성 모델을 개발할 수 있을까요?

네, 인간의 언어 습득 과정을 모방하는 것은 더욱 자연스럽고 풍부한 표현력을 가진 음성 합성 모델 개발에 promising한 접근 방식입니다.

다감각 정보 통합: 인간은 언어를 청각 정보뿐만 아니라 시각 정보, 상황 정보 등 다양한 감각 정보와 함께 학습합니다. 마찬가지로 음성 합성 모델에 텍스트 정보뿐만 아니라 시각 정보(예: 표정, 입 모양), 상황 정보(예: 대화 맥락, 감정) 등을 함께 입력하여 학습시키는 연구가 진행되고 있습니다.

점진적 학습: 인간은 간단한 발음부터 시작하여 점차 복잡한 문장을 구사하는 법을 배우는 것처럼, 음성 합성 모델도 단어, 구, 문장 단위로 점진적으로 학습시키는 방법을 고려할 수 있습니다.

강화 학습: 인간은 주변의 피드백을 통해 언어 능력을 향상시키는 것처럼, 음성 합성 모델도 생성된 음성에 대한 피드백을 반영하여 학습하는 강화 학습 방법을 적용할 수 있습니다.
핵심은 인간의 언어 습득 과정을 분석하고 이를 모방하는 모델 및 학습 방법을 개발하는 것입니다. 이러한 연구는 더욱 자연스럽고 풍부한 표현력을 가진 음성 합성 모델 개발에 기여할 수 있을 것입니다.