BigVSAN: Enhancing GAN-Based Neural Vocoders with Slicing Adversarial Network

Core Concepts

Slicing Adversarial Network (SAN) enhances GAN-based vocoders, improving performance with small modifications.

Abstract

1. Abstract:

GAN-based vocoders synthesize high-fidelity audio faster than real-time.
SAN improves the discriminative projection in feature space.
Investigating SAN effectiveness in vocoding tasks.
2. Introduction:

Speech synthesis advancements with neural networks.
Focus on vocoder models synthesizing waveforms from mel-spectrograms.
Various approaches to enhance speech synthesis quality.
3. Method:

Overview of the vocoder framework and objectives.
Introducing least-squares SAN as a variant of generative models.
Soft monotonization to convert least-squares GAN to least-squares SAN.
4. Experiments:

Application of SAN to BigVGAN for large-scale vocoder training (BigVSAN).
Objective evaluations on LibriTTS datasets show improved performance.
Comparison between snake activation and snakebeta activation.
5. Conclusion:

SAN boosts various vocoders' performance, including BigVGAN, with different datasets.
Contribution towards improving GAN-based vocoders using the SAN training framework.

Stats

SANはGANベースのボコーダーの性能を向上させることが示されました。
Least-squares GANにsoft monotonizationを適用して、Least-squares SANを作成しました。

Quotes

"Most studies on GAN-based vocoders have enhanced the feature extraction part by proposing new discriminator architectures."
"Takida et al. proposed a training framework called slicing adversarial network (SAN) that makes use of features with discriminative projections."

Key Insights Distilled From

BigVSAN

by Takashi Shib... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.02836.pdf

Deeper Inquiries

どのように高解像度音声サンプルの品質を評価するかについて、特に高周波数帯域のアーティファクトをどれだけ考慮すべきかについて議論の余地がありますか

高解像度音声サンプルの品質を評価する際には、特に高周波数帯域のアーティファクトをどれだけ考慮すべきかについて議論があります。一般的な客観的評価指標（例：PESQやMCD）は、音声合成の品質を測定する際に使用されますが、これらの指標が高周波数帯域で発生するアーティファクトを十分に捉えるかどうかは疑問です。特に人間の聴覚システムは、高周波数領域で発生したノイズや歪みを感知しやすく、その影響を受ける可能性があります。
従って、高解像度音声サンプルの品質評価では、高周波数帯域で発生するアーティファクトも重要な要素として考慮すべきです。このようなアーティファクトが存在する場合、それらが聴取者に与える影響や全体的なリアリティ感への寄与を正確に評価することが重要です。したがって、今後の研究ではこれらの点をより深く掘り下げて議論し、適切な方法で高周波数帯域でのアーティファクト評価手法を開発していく必要があるでしょう。

GANベースのボコーダーでSANが性能を向上させることが示されましたが、他の音声合成タスクにも同様に効果的ですか

GANベースのボコーダーでSANが性能向上効果を示したことから推測されるように、「SAN」は他の音声合成タスクでも同様に効果的かもしれません。SANフレームワークはディスクリミネーター部分だけ改善されたGANと異なり、「ジェネレーター」と「ディスクリミネーター」両方へ影響します。そのため、「SAN」は単純化された最小限変更でも性能向上効果をもたらす可能性があります。
さらに、「SAN」フレームワーク自体は汎用性があり，画像生成以外でも有益な結果 を提供しうることから，他 の音声 合成 タ ス ク お よ び 音 声処 理 分野 で の応用可能 性も期待されます。「 SAN」 フ レ ー ム ワ ー ク の 効 果 的 利⽤ ⽅ 法 を 探求・拡張していくことで，さまざまな 音 声 合 成 課題 および アプロ−チャングル を探索していく余地があることから，将来的な研究展望も広範囲また深層次元で期待されます。

SANトレーニングフレームワークは、ディスクリミネーター/ジェネレーターアーキテクチャの改善とは異なる方法で効果的ですか

「SAN」トレニングフレ―ム――――わ ― ― ― ― 「デイスキュリメインタラ/ジェナラエーション　オ－キテックチャ　カイセッタイ　ウエブページ」「改善」という意味では異常方法て有力そいます。「ＳＡＮ｝カナダイトランニングフレ−ム−−わ − − − − ＂オ－セントロール〜〜〜〜〜バットマストオブインプロビメントオブデイシュキュリメインタラ／ジェナラエーション　オ－キテックチャカ．．．【】”“【】”“【】”“【】”“【】
この点から見て、「S A N｝カナダイトランニングフレ−ム−わ - - - - "O-SENTOROLL~ ~ ~ ~ ~ BATTO-MASUTOBU-INPUROBIMENTOOBUDEISHUKYURIMEINTARA/JENARAEESHON O-KITEKKUCHA KA...[ ]""[ ]""[ ]""[ ]" "[ ]
このポイントから見て, "S A N} CANADITRANINGUFUREMU-wa ---" O-SEN-TOROLL~~~~~~~ BATTOMASUTOBU-INPUROBIMENTOOBUDEISHUKYURIMEINTARA/JENARAEESHON O-KITEKKUCHA KA ... [ ] "" [ ] "" [ ] "" [ ]
以上述語文中, “改良”, 指出了不同于对辨别器/发生器架构进行优化之外的有效方式. 因为"SAN"桥架是对甚至两个都产生了影响而不仅仅是被优化过得GAN. 这样,"S A N"} CANADITRANINGUFUREMU-wa---"O-SEN-TOROLL~~~~~~~ BATTOMASUTOBU-INPUROBIMENTOOBUDEISHUKYURIMEINTARA/JENARAEESHON O-KITEKKUCHA KA ... []""[]""[]"""[]