利用合成數據進行跨說話者語音風格遷移的探索

Główne pojęcia

本研究探索利用由語音轉換模型生成的合成數據來輔助文本到語音(TTS)模型進行跨說話者語音風格遷移任務。此外,我們還採用了預訓練的方式來緩解說話者信息洩露問題,從而獲得更好的風格表示。

Streszczenie

本研究探索利用由語音轉換(VC)模型生成的合成數據來輔助文本到語音(TTS)模型進行跨說話者語音風格遷移任務。

首先,作者使用開源的 SO-VITS-SVC VC 模型生成合成數據。然後採用兩階段的方法訓練 TTS 模型:

1. 預訓練風格編碼器(Style Encoder),使用時間擾動和原型角度損失來避免說話者信息洩露。
2. 在 TTS 模型訓練時,將預訓練的風格編碼器與 FastPitch 架構結合,並使用原始數據和合成數據進行訓練。

實驗結果表明:

1. 使用合成數據可以提高 TTS 模型在跨說話者場景下的自然度和說話者相似度。
2. 即使VC模型無法很好地轉移某些特定風格,結合原始數據的方法仍可以保持較高的風格強度。
3. 該方法在跨語言口音遷移任務中也表現良好,可以有效地分離說話者信息和口音信息。

總的來說,合成數據的使用可以顯著提升 TTS 模型在跨說話者和跨語言風格/口音遷移任務中的性能。

Statystyki

合成數據可以提高 TTS 模型在跨說話者場景下的自然度和說話者相似度。
即使VC模型無法很好地轉移某些特定風格,結合原始數據的方法仍可以保持較高的風格強度。
該方法在跨語言口音遷移任務中也表現良好,可以有效地分離說話者信息和口音信息。

Cytaty

"本研究探索利用由語音轉換(VC)模型生成的合成數據來輔助文本到語音(TTS)模型進行跨說話者語音風格遷移任務。"
"實驗結果表明,使用合成數據可以提高 TTS 模型在跨說話者場景下的自然度和說話者相似度。"
"即使VC模型無法很好地轉移某些特定風格,結合原始數據的方法仍可以保持較高的風格強度。"

Kluczowe wnioski z

Exploring synthetic data for cross-speaker style transfer in style representation based TTS

by Luca... o arxiv.org 09-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.17364.pdf

Głębsze pytania

如何進一步提高合成數據的質量,以更好地支持跨說話者和跨語言的風格/口音遷移?

為了進一步提高合成數據的質量，以支持跨說話者和跨語言的風格及口音遷移，可以考慮以下幾個策略：

增強語音轉換模型的質量：提升語音轉換（VC）模型的性能是關鍵。可以通過使用更高質量的數據集進行訓練，並採用更先進的模型架構（如基於深度學習的生成對抗網絡）來提高合成語音的自然性和風格轉移能力。

多樣化合成數據來源：除了使用單一的語音轉換模型，還可以結合多個模型生成的合成數據，這樣可以增加數據的多樣性，從而提高模型的泛化能力。這包括使用不同的語音風格、情感和口音的數據來訓練模型。

使用高級特徵提取技術：在合成數據生成過程中，採用更精細的特徵提取技術（如基於深度學習的特徵提取器）來捕捉語音的細微差異，這樣可以更好地保留說話者的特徵和風格。

進行風格編碼器的優化：在風格編碼器的訓練中，使用更有效的損失函數（如原型角度損失）來促進風格表示的聚類，並減少說話者信息的洩漏，這樣可以提高合成數據的質量。

跨語言數據的融合：在跨語言的場景中，可以考慮將不同語言的合成數據進行融合，這樣可以利用不同語言之間的相似性來提高模型的表現，特別是在口音轉移的任務中。

除了語音轉換,是否還有其他方法可以生成有助於 TTS 模型的合成數據?

除了語音轉換，還有幾種方法可以生成有助於文本到語音（TTS）模型的合成數據：

數據增強技術：通過對現有的語音數據進行增強（如添加噪聲、改變音調或速度等），可以生成多樣化的合成數據，這樣可以提高模型的魯棒性和泛化能力。

模擬合成：使用基於規則的合成技術，根據語音的音韻學特徵生成合成數據。這種方法可以在缺乏大量真實數據的情況下，生成高質量的語音樣本。

自監督學習：利用自監督學習技術，從未標記的數據中學習語音的特徵，這樣可以生成合成數據，並提高模型的性能。

多模態學習：結合視覺信息（如面部表情或手勢）來生成語音，這樣可以創建更具表現力的合成數據，特別是在需要情感表達的場景中。

生成對抗網絡（GANs）：使用GANs來生成合成數據，這種方法可以生成更自然的語音樣本，並且能夠捕捉到更細緻的語音特徵。

本研究的方法是否可以應用於其他多模態的語音生成任務,如視頻配音或多語言對話系統?

本研究的方法確實可以應用於其他多模態的語音生成任務，如視頻配音或多語言對話系統，具體原因如下：

跨模態風格轉移：本研究中使用的風格編碼器和語音轉換技術可以擴展到視頻配音中，通過將語音的風格與視頻中的情感或情境相匹配，從而生成更具表現力的配音。

多語言支持：在多語言對話系統中，通過使用合成數據進行風格和口音的轉移，可以提高系統在不同語言之間的流暢性和自然性，從而增強用戶體驗。

情感表達：本研究中提到的合成數據生成技術可以用於增強語音的情感表達，這對於視頻配音和對話系統中的情感交互至關重要。

數據增強：在多模態任務中，合成數據的生成可以作為數據增強的一部分，幫助模型更好地學習不同情境下的語音特徵。

模型的可擴展性：本研究的方法具有良好的可擴展性，可以根據不同的應用場景進行調整和優化，從而適應各種多模態語音生成任務的需求。