Основные понятия
Llama2の言語理解と表現力を活用し、VITS音声合成モデルの性能を向上させる新しいアプローチ「Llama-VITS」を提案する。
Аннотация
本研究では、大規模言語モデルLlama2の言語理解と表現力を活用し、VITS音声合成モデルの性能を向上させる新しいアプローチ「Llama-VITS」を提案している。
具体的には以下の取り組みを行っている:
- Llama2から抽出した言語的特徴量を、VITS音声合成モデルの入力に統合することで、音声の自然性と表現力を向上させる。
- グローバルトークンとシーケンシャルトークンの2種類の言語的特徴量を検討し、それぞれの長所を活かす。
- 従来のBERT系モデルを用いたTTSシステムと比較し、Llama-VITSの優位性を実証的に示す。
実験の結果、Llama-VITSは従来手法と比べて、音声の自然性と感情表現力において優れた性能を発揮することが確認された。特に感情表現力の向上が顕著であり、Llama2の言語理解能力が有効に活用されていることが示唆される。
今後の課題としては、より複雑なデータセットでの検証、Llama2の最適な活用方法の探索、実時間処理への対応などが挙げられる。
Статистика
音声合成の自然性を示すUTMOSスコアは、Llama-VITSの[AVE]トークンが4.10±0.07と最も高い。
感情表現力を示すESMOSスコアは、Llama-VITSの[TEX]トークンが3.22±0.07と最も高い。
音声認識の性能を示すCERは、Llama-VITSの[LAST]トークンが4.3%と最も低い。
Цитаты
"Llama-VITSは、Llama2の言語理解と表現力を活用し、VITS音声合成モデルの性能を向上させる新しいアプローチである。"
"Llama-VITSの実験結果は、GPT系言語モデルがBERT系モデルよりもTTS課題に適している可能性を示唆している。"