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VoxGenesis: Unsupervised Discovery of Latent Speaker Manifold for Speech Synthesis


Core Concepts
VoxGenesisは、監督なしの音声合成フレームワークであり、潜在的な話者マニフォールドを発見し、意味のある音声編集方向を探索します。
Abstract
人間の声を正確に模倣することは長年の目標であり、VoxGenesisはこの課題に取り組む新しいアプローチです。従来の音声合成モデルとは異なり、VoxGenesisは監督されていないフレームワークであり、音声特徴を波形に変換する代わりに、ガウス分布を意味トークンによって条件付けられた音声分布に変換します。これにより、特定の話者属性に関連付けられた人間が解釈可能な方向を学習し、その方向に沿って潜在コードを操作することで音声編集が可能となります。
Stats
VoxGenesisはより多様で現実的な話者を生成します。 VoxGenesisは前例のない効果的な音声編集手法を提供します。 VoxGenesisは既存手法を凌駕する多話者TTSおよび音声変換性能を示します。
Quotes
"Achieving nuanced and accurate emulation of human voice has been a longstanding goal in artificial intelligence." "VoxGenesis introduces a mapping network that converts the isotropic Gaussian distribution into a non-isotropic one, enabling the control module to identify major variances." "We demonstrate that VoxGenesis is adept at performing zero-shot voice conversion and can be effectively utilized as both a vocoder and a speaker encoder in multi-speaker TTS."

Key Insights Distilled From

by Weiwei Lin,C... at arxiv.org 03-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00529.pdf
VoxGenesis

Deeper Inquiries

どのようにしてVoxGenesisは他の音声合成モデルと比較して異なるアプローチを取っていますか?

VoxGenesisは従来の音声合成モデルと比較して、いくつかの重要な点で異なるアプローチを取っています。まず、VoxGenesisは教師あり学習ではなく、教師なし学習フレームワークを提案しており、ラベルが難しい特性や属性(感情や抑揚)に焦点を当てています。これにより、人間らしさやニュアンス豊かな音声生成が可能となります。また、VoxGenesisは潜在的スピーカー分布を学習するGAN(Generative Adversarial Network)を使用し、新規話者の生成や様々なスピーカー特性(ジェンダー属性、ピッチ、トーン、感情)への操作が容易です。
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