HAM-TTS: Hierarchical Acoustic Modeling for Token-Based Zero-Shot Text-to-Speech with Model and Data Scaling

Core Concepts

Hierarchical Acoustic Modeling enhances TTS accuracy and consistency.

Abstract

Token-based text-to-speech models face challenges in pronunciation accuracy, style consistency, and data diversity. HAM-TTS introduces a novel approach with hierarchical acoustic modeling, tailored data augmentation, and synthetic data training. The model incorporates latent variable sequences to improve pronunciation and style consistency. Timbre uniformity is enhanced through strategic data segment replacement. Pretrained voice conversion models generate diverse voices for improved speech diversity. Comparative experiments show HAM-TTS superiority over VALL-E in pronunciation precision and style maintenance.

Stats

モデルのパラメータ数：0.8B
トレーニングデータサイズ：650k時間
CER（文字エラー率）：4.0%
SMOS（スピーカー類似度MOS）：4.12
MOS（総合MOS）：4.27

Quotes

"During training, we strategically replace and duplicate segments of the data to enhance timbre uniformity."
"Our method incorporates a latent variable sequence containing supplementary acoustic information based on refined self-supervised learning (SSL) discrete units into the TTS model by a predictor."
"Our experiments demonstrate the effectiveness of HAM-TTS in improving pronunciation accuracy, speaking style consistency, and timbre continuity in zero-shot scenarios."

Key Insights Distilled From

HAM-TTS

by Chunhui Wang... at arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05989.pdf

Deeper Inquiries

How can synthetic data be optimized for maximum impact on speech synthesis models?

合成データを最大限に活用するためには、以下の方法が効果的です。

スピーカーの多様性と長さ: 合成データセット内で異なるスピーカーからの音声を含めることで、モデルがさまざまな音声特性を学習しやすくなります。また、各スピーカーからの音声クリップの長さもバラエティ豊かにしておくと良いでしょう。

高品質なアノテーション: 合成データセットには正確なアノテーションが必要です。適切なトランスクリプションやメタデータを付与することで、モデルの学習効果を最大化します。

一貫性と多様性: ラベル付き合成データだけでなく、無作為生成された音声サンプルも含めることで、モデルが一貫した出力だけでなく多様性も持つよう訓練されます。

増幅技術: ノイズ追加や速度変更などの増幅技術を使用して、合成データセット内のバリエーションを増やすことが重要です。これにより、実世界のさまざまな条件下でも堅牢性を向上させることが可能です。

How can inference speed be improved without compromising the quality of synthesized speech?

合成された音声品質を低下させずに推論速度を向上させるためには次の方法が考えられます。

軽量化: ネットワークアーキテクチャやパラメタ数を最適化し、不要な部分削減することで軽量かつ高速動作するモデルを設計します。

GPU/TPU利用: 推論処理能力が高いGPUやTPU（Tensor Processing Unit）等専用チップセット を使用して処理時間短縮します。

ビームサーチ最適化: 推論時にビームサーチ法等採用し予測精度向上しつつ演算回数削減します。

キャッシュ利用：前段階結果再利用等キャッシング手法導入し冗長計算排除

これら手法は推論速度改善しつつ品質保持可能です

What are the potential ethical considerations when using synthetic data in speech synthesis research?

合成データ使用時発生得られる倫理的考慮事項：

透明性： 人工生成された情報源元及びその信頼性開示
偏り対策： サムフレーム画像ジェナレート又は言語コード表現中差別意識防止
3．個人情報保護： 個人特定情報非公開及び匿名処置
4．同意取得： 元素材提供者同意取得及び目的通知義務履行
5．包括的評価: 決定補強前後全体影響評価実施

これら注意点徹底管理使命感じてください。