Grunnleggende konsepter
대화형 언어 모델 Llama-VITS를 활용하여 텍스트 음성 합성의 의미적 이해와 감정 표현력을 향상시킬 수 있다.
Sammendrag
이 연구는 대화형 언어 모델 Llama-VITS를 활용하여 텍스트 음성 합성 성능을 향상시키는 혁신적인 접근법을 소개한다.
- Llama-VITS는 Llama2 모델에서 추출한 의미 임베딩을 VITS 모델에 통합하여, 음향 정보와 의미 정보를 결합한다.
- 실험 결과, Llama-VITS는 기존 VITS 모델과 BERT-VITS 모델에 비해 음성의 자연스러움과 감정 표현력이 향상되었다.
- Llama-VITS는 다양한 유형의 의미 토큰을 활용하여 음성 품질, 자연스러움, 감정 표현 등 다양한 측면에서 성능을 개선할 수 있다.
- 이를 통해 Llama-VITS는 맥락에 따른 맞춤형 텍스트 음성 합성 애플리케이션 개발에 기여할 수 있다.
Statistikk
음성 합성 모델의 자연스러움을 나타내는 UTMOS 지표에서 Llama-VITS의 [AVE], [EIS_Sentence], [LAST] 토큰이 4.21의 최고 성능을 보였다.
감정 표현력을 나타내는 ESMOS 지표에서 Llama-VITS의 [TEX] 토큰이 3.22의 최고 성능을 보였다.
음성 인식 정확도를 나타내는 CER 지표에서 Llama-VITS의 [LAST] 토큰이 4.3의 최고 성능을 보였다.
Sitater
"Llama-VITS는 Llama2 모델에서 추출한 의미 임베딩을 VITS 모델에 통합하여, 음향 정보와 의미 정보를 결합한다."
"Llama-VITS는 다양한 유형의 의미 토큰을 활용하여 음성 품질, 자연스러움, 감정 표현 등 다양한 측면에서 성능을 개선할 수 있다."