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基於連續語音標記的文字轉語音模型


核心概念
本文提出了一種基於連續語音標記的文字轉語音(TTS)模型,並通過實驗證明了其相較於基於離散語音標記模型的優勢,尤其是在資訊保留和對不同採樣率的穩健性方面。
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書目資訊 Yixing Li, Ruobing Xie, Xingwu Sun, Yu Cheng, Zhanhui Kang. (2024). Continuous Speech Tokenizer in Text To Speech. arXiv preprint arXiv:2410.17081v1. 研究目標 本研究旨在探討基於連續語音標記的文字轉語音(TTS)模型的可行性及效能,並與傳統基於離散語音標記的模型進行比較。 研究方法 **連續語音標記器:**不同於傳統使用RVQ量化器將語音特徵轉換為離散標記,本研究採用連續語音標記器,直接將編碼器輸出的連續語音向量作為語言模型的輸入。 **基於連續語音標記的TTS模型:**將TTS任務視為自回歸標記生成任務,模型預測連續語音標記,並利用音頻解碼層和流匹配將其轉換為語音。 訓練目標: 包括語音標記器重建損失和語言建模損失,採用類似VAE的訓練方法,先預訓練標記器,再聯合訓練整個模型。 實驗: 使用LibriSpeech數據集進行訓練和評估,使用WER、SIM、EMoS、CLVP Score、STOI等指標評估模型效能,並分析不同頻率下的資訊保留率以及對採樣率和窗口長度的穩健性。 主要發現 相較於基於離散語音標記的TTS模型,基於連續語音標記的模型在多項指標上均取得更優的效能,包括WER、SIM、EMoS、CLVP Score、STOI等。 連續語音標記器在所有頻段,特別是高頻部分,都具有更高的資訊保留率。 連續語音標記器對採樣率和窗口長度的變化更加穩健。 主要結論 基於連續語音標記的TTS模型是一種有效的方法,能夠提高語音合成的品質。 連續語音標記器比離散標記器具有更好的資訊保留能力和穩健性。 研究意義 本研究為基於連續語音表示的TTS模型提供了一個完整的框架,並為後續研究奠定了基礎。 研究限制與未來方向 本研究主要關注TTS任務,尚未在多模態大型語言模型(MLLM)上進行驗證和評估。 未來研究將繼續探索連續語音標記在MLLM中的應用,以及如何解決其訓練難度等問題。
統計資料
在高頻範圍內,離散語音標記器的傳輸效果急劇下降,而連續語音標記器在該範圍內保持了良好的效果。 連續語音標記器在整個頻率範圍內都具有很強的資訊保留能力。

從以下內容提煉的關鍵洞見

by Yixing Li, R... arxiv.org 10-23-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.17081.pdf
Continuous Speech Tokenizer in Text To Speech

深入探究

如何將連續語音標記應用於多模態大型語言模型,例如結合文字、圖像和語音的模型?

將連續語音標記應用於多模態大型語言模型 (MLLM) 是一個值得探討的方向,以下列出幾種可能的應用方式: 多模態融合編碼器: 可以設計一個多模態融合編碼器,將文字、圖像和連續語音標記表示在一個共同的語義空間中。例如,可以使用 Transformer 架構,將不同模態的輸入嵌入到向量空間,並透過自注意力機制學習模態之間的交互關係。 跨模態預訓練任務: 可以設計一些跨模態預訓練任務,例如: 語音-文字對齊: 判斷給定的語音片段和文字描述是否語義一致。 圖像-語音生成: 根據圖像生成對應的語音描述,或根據語音生成對應的圖像。 文字-語音-圖像三元組預測: 根據給定的文字和語音,預測與之匹配的圖像。 連續語音標記作為橋樑: 可以將連續語音標記作為橋樑,連接語音和其他模態。例如,可以使用連續語音標記生成更豐富的文字描述,或根據連續語音標記检索相關的圖像。 然而,將連續語音標記應用於 MLLM 也面臨一些挑戰: 訓練數據: 需要大量的多模態配對數據來訓練 MLLM,而獲取和標註這些數據成本高昂。 模型複雜度: MLLM 的模型結構通常比較複雜,訓練和推理的計算成本較高。 模態間的語義鴻溝: 不同模態之間存在語義鴻溝,如何有效地將它們映射到一個共同的語義空間是一個挑戰。 總之,將連續語音標記應用於 MLLM 具有很大的潜力,但也面臨一些挑戰。未來需要進一步研究如何克服這些挑戰,才能更好地發揮連續語音標記在 MLLM 中的價值。

基於連續語音標記的TTS模型在處理多種語言和方言方面的表現如何?

目前,基於連續語音標記的 TTS 模型在處理多種語言和方言方面還處於探索階段,尚未有廣泛的研究和應用。相較於基於離散語音標記的 TTS 模型,基於連續語音標記的模型在處理多語言和方言方面可能具備以下潛在優勢: 更强的語音表示能力: 連續語音標記可以更精細地表示語音的聲學特徵,包括不同語言和方言之間的細微差異。 更好的跨語言遷移能力: 由於連續語音標記不依賴於預先定義的詞彙表,因此在訓練數據充足的情況下,可以更容易地遷移到新的語言和方言。 然而,基於連續語音標記的 TTS 模型在處理多語言和方言方面也面臨一些挑戰: 數據需求: 需要大量的多語言和方言語音數據來訓練模型,而這些數據的獲取和標註成本高昂。 模型泛化能力: 如何讓模型學習到不同語言和方言之間的共性和差異,並在新的語言和方言上保持良好的泛化能力,是一個挑戰。 為了提升基於連續語音標記的 TTS 模型在處理多語言和方言方面的表現,可以考慮以下研究方向: 多語言和方言語音數據集的構建: 構建大規模、高质量的多語言和方言語音數據集,為模型訓練提供數據基礎。 跨語言遷移學習: 研究如何利用已有的單語或多語言 TTS 模型,將知識遷移到新的語言和方言上,降低模型對數據量的需求。 多語言和方言語音表示學習: 研究如何學習更有效的語音表示方法,能够更好地捕捉不同語言和方言之間的共性和差異。

如果將連續語音標記與其他語音表示方法(如語音情感、語音風格)相結合,是否可以進一步提升TTS模型的表現力?

將連續語音標記與其他語音表示方法(如語音情感、語音風格)相結合,的確可以進一步提升 TTS 模型的表現力,使其生成的語音更自然、更具情感和個性。 以下是一些可行的結合方式: 多任務學習: 在訓練 TTS 模型的同時,加入語音情感識別、語音風格分類等輔助任務,使模型能够同時學習到語音的内容、情感和風格信息。 條件生成: 在生成語音時,將語音情感、語音風格等信息作為條件輸入到模型中,控制模型生成具有特定情感和風格的語音。 語音表示融合: 將連續語音標記與其他語音表示方法(如情感嵌入、風格嵌入)進行融合,得到更豐富、更全面的語音表示,再輸入到 TTS 模型中生成語音。 通過這些結合方式,TTS 模型可以生成更具表現力的語音,例如: 更自然的情感表達: 可以根據文本内容和情感標籤,生成带有喜怒哀樂等不同情感的語音。 更豐富的語音風格: 可以根據不同的說話者、場景、語氣等,生成具有不同風格的語音,例如:温柔的、嚴肅的、活潑的等等。 更强的個性化: 可以根據用户的语音数据,学习用户的语音风格,生成更符合用户个性的语音。 然而,將連續語音標記與其他語音表示方法相結合也面臨一些挑戰: 數據標註: 語音情感、語音風格等信息的標註成本较高,需要探索更有效的標註方法。 模型複雜度: 結合多種語音表示方法會增加模型的複雜度,需要探索更高效的模型結構和訓練方法。 總之,將連續語音標記與其他語音表示方法相結合,是提升 TTS 模型表現力的有效途径,未來需要進一步研究如何克服相關挑戰,才能更好地發揮其潜力。
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