ConSinger：以最少步驟實現高效高保真歌聲合成的演唱語音生成模型

核心概念

ConSinger 是一種基於一致性模型的歌聲合成方法，能夠以最少的步驟實現高效的高保真歌聲合成。

要約

論文概述

本論文介紹了一種名為 ConSinger 的歌聲合成方法，該方法基於一致性模型，旨在以最少的步驟實現高效的高保真歌聲合成。

研究背景

歌聲合成系統（SVS）旨在根據給定的樂譜（歌詞、時長和音調）生成逼真的人聲演唱音頻。近年來，擴散模型在該領域表現出色，但其高質量樣本生成是以犧牲推理速度為代價的，限制了其應用場景。

ConSinger 模型

ConSinger 模型採用一致性模型，並結合了淺層擴散機制，以平衡生成速度和樣本質量。其訓練過程通過優化一致性損失來實現，並使用補充解碼器和評分器來進一步提高生成質量。

模型架構

ConSinger 模型主要由以下幾個部分組成：

• 編碼器：將樂譜轉換為分數條件序列。
• 補充解碼器：提供先驗知識，生成粗略的梅爾頻譜圖。
• CM-Denoiser：從高斯噪聲中恢復真實的梅爾頻譜圖。
• 評分器：確定最佳的去噪級別。
• 時間步長處理：將時間步長轉換為連續的隱藏條件。
• 語音編碼器：將生成的梅爾頻譜圖轉換為音頻波形。

模型訓練與推理

ConSinger 模型的訓練分為兩個階段：首先訓練編碼器和補充解碼器，然後訓練 CM-Denoiser。在推理過程中，模型從高斯噪聲分佈中採樣，並使用 CM-Denoiser 預測真實的梅爾頻譜圖，最後使用語音編碼器生成音頻。

實驗結果

實驗結果表明，ConSinger 在生成速度和質量方面與基準模型相比具有很強的競爭力。通過使用評分器，ConSinger (v3) 在生成速度略有下降的情況下，顯著提高了生成質量。

結論

ConSinger 是一種基於一致性模型的歌聲合成方法，能夠以最少的步驟實現高效的高保真歌聲合成。實驗結果證明了該方法的有效性，並為歌聲合成領域提供了新的思路。

統計

ConSinger (v3) 在客觀和主觀質量指標上均取得了最佳性能。
ConSinger (v3) 的生成速度與 FFTSinger 相似，但生成質量大大提高。
通過使用評分器，ConSinger (v3) 在生成速度降低 10% 的情況下，生成質量提高了 1.16 MOS。

引用

"Achieving high speed inference while maintaining high quality sampling has become a challenging task."
"ConSinger can be trained by optimizing consistency loss and generates mel-spectrogram approximatively matching the ground truth distribution with minimal steps."
"Our experiments show that DiffSinger does not fully exploit the performance of the network by predicting and denoising a small amount of noise at a time, and therefore it consumes abundant inference time."

抽出されたキーインサイト

ConSinger: Efficient High-Fidelity Singing Voice Generation with Minimal Steps

by Yulin Song, ... 場所 arxiv.org 10-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.15342.pdf

深掘り質問

未來如何進一步提升 ConSinger 的生成質量，使其更加接近人類演唱水平？

ConSinger 作為一個基於一致性模型的歌聲合成系統，在生成速度和品質方面展現了相當的潛力。然而，若要進一步提升其生成質量，使其更加接近人類演唱水平，以下幾個方向值得深入探討：
1. 更強大的音樂表達能力：

精細化音樂資訊編碼： 現階段 ConSinger 主要依賴音調、歌詞等基本音樂資訊，未來可以考慮融入更多音樂表現細節，例如颤音、滑音、氣息控制等，提升歌聲的表現力和情感豐富度。這可能需要更精細的音樂聲學特徵提取和編碼技術，例如運用變分自编码器 (VAE) 或音樂知識圖譜等。
音樂風格遷移學習： 可以透過遷移學習，讓 ConSinger 學習不同歌手、不同音樂風格的演唱特點，例如學習周杰倫的咬字風格或鄧麗君的柔美唱腔。這需要構建大規模、多樣化的歌聲數據集，並設計有效的風格特徵提取和遷移學習策略。
2. 更自然的韻律和發音控制：

結合文本語音合成技術： 可以借鑒文本語音合成 (TTS) 领域的最新進展，例如韻律建模、情感語音合成等技術，讓 ConSinger 在處理歌詞發音、語氣變化、情感表達等方面更自然、更具表現力。
歌聲數據增強： 針對歌聲數據的稀缺性問題，可以探索數據增強技術，例如音調變換、速度調整、混響添加等，擴充訓練數據的多樣性，提升模型的泛化能力。
3. 更高效的訓練和推理流程：

輕量化模型設計： 可以探索更輕量級的模型架構，例如使用深度可分離卷積、模型剪枝等技術，在保證生成品質的前提下，降低模型的計算複雜度，提升推理速度。
優化訓練策略： 可以嘗試更先進的訓練策略，例如对抗生成网络 (GAN) 或強化學習等，提升模型的訓練效率和生成效果。
總之，提升 ConSinger 生成質量是一個系統工程，需要從音樂表達、韻律控制、訓練效率等多個方面進行優化和提升。相信隨著技術的進步和研究的深入，ConSinger 將在未來生成更加逼真、動聽的歌聲。

ConSinger 模型是否可以應用於其他語音合成任務，例如語音克隆、情感語音合成等？

ConSinger 模型作為一個基於一致性模型的歌聲合成系統，其核心在於高效地從音樂條件生成高品質的梅爾頻譜圖。這一核心思想具備一定的可遷移性，可以應用於其他語音合成任務，例如語音克隆、情感語音合成等，但需要針對不同任務進行調整和優化。
1. 語音克隆：

數據適配： ConSinger 目前訓練數據主要為單一女歌手的歌聲數據，需要收集目標說話者的語音數據進行模型微調或遷移學習，以學習其獨特的音色和發音特點。
韻律控制： 歌聲合成更注重音樂性和情感表達，而語音克隆則更強調還原說話者的語氣、語速、停頓等韻律特點。因此，需要調整模型的韻律控制模塊，使其更適合語音克隆任務。
2. 情感語音合成：

情感標注數據： ConSinger 訓練數據缺乏情感標注，需要收集帶有情感標籤的語音數據，例如開心、悲伤、憤怒等，並設計相應的模型結構和訓練策略，使模型能夠學習不同情感的聲學特徵。
情感嵌入與控制： 可以借鉴情感語音合成領域的經驗，將情感信息以嵌入向量的形式融入模型輸入，並設計相應的控制机制，例如情感強度調節、情感轉換等，實現更精細、更可控的情感語音合成。
總體而言，ConSinger 模型具備應用於其他語音合成任務的潛力，但需要根據具體任務需求進行調整和優化。 例如，針對數據適配問題，可以採用領域自適應技術；針對韻律控制問題，可以引入更精細的韻律模型；針對情感語音合成，可以借鑒情感嵌入和控制等技術。相信隨著研究的深入，ConSinger 模型將在更多語音合成領域展現其應用價值。

如果將 ConSinger 模型與音樂生成模型相結合，是否可以創造出全新的音樂作品？

將 ConSinger 模型與音樂生成模型相結合，的確有可能創造出全新的音樂作品，並且具備以下的潛力和優勢：
1. 豐富音樂創作形式：

歌詞與旋律同步生成： 現有的音樂生成模型大多側重於旋律生成，而 ConSinger 可以根據歌詞生成歌聲，將兩者結合可以實現歌詞與旋律的同步生成，為音樂創作提供新的可能性。
個性化音樂定制： 可以根據用戶輸入的歌詞或音樂風格，利用音樂生成模型生成旋律，再利用 ConSinger 合成歌聲，實現個性化音樂定制，例如為詩詞創作歌曲、為特定場合創作主題曲等。
2. 提升音樂作品表現力：

更自然的演唱風格： 相較於使用樂器模擬人聲演唱，ConSinger 可以生成更自然、更具表現力的歌聲，提升音樂作品的感染力。
更豐富的情感表達： 可以結合情感語音合成技術，讓 ConSinger 生成帶有情感的歌聲，例如歡快、悲伤、激昂等，使音樂作品的情感表達更豐富、更具層次感。
3. 降低音樂創作門檻：

無需專業音樂知識： 用戶即使沒有專業的音樂知識，也可以透過輸入歌詞或選擇音樂風格，利用 ConSinger 和音樂生成模型創作出屬於自己的音樂作品。
簡化音樂製作流程： 傳統音樂製作需要作曲、編曲、演唱、錄音等多個環節，而結合 ConSinger 和音樂生成模型可以簡化這一流程，提高音樂創作效率。
然而，要實現這一目標，仍需克服以下挑戰：

音樂一致性問題： 如何確保 ConSinger 生成的歌聲與音樂生成模型生成的旋律在風格、情緒、节奏等方面保持一致，是需要解決的關鍵問題。
音樂版權問題： 利用 AI 模型生成的音樂作品的版權歸屬問題，目前尚無明確的法律法規，需要進一步探討和解決。
總之，將 ConSinger 模型與音樂生成模型相結合，為音樂創作帶來了新的可能性，但也面臨著技術和倫理方面的挑戰。 相信隨著技術的進步和相關問題的解決，AI 將在音樂創作領域發揮越來越重要的作用。