高保真零射程口音生成：AccentBox

Основні поняття

提出了一種新的零射程口音生成任務，並建立了一個兩階段的管道系統AccentBox，在口音識別和零射程口音生成方面取得了最先進的性能。

Анотація

本文提出了一項新的零射程口音生成任務,旨在解決現有零射程語音合成(ZS-TTS)系統在口音保真度和控制方面的不足。作者提出了一個兩階段的管道系統AccentBox,包括:

第一階段,作者開發了一個稱為GenAID的口音識別模型,通過信息瓶頸和對抗訓練實現了對說話者和口音的解耦,在13種口音的分類任務上取得了0.56的F1分數,顯著優於基線。

第二階段,作者將預訓練的GenAID模型嵌入作為條件輸入,融入到基於YourTTS的零射程語音合成系統中,形成AccentBox。AccentBox在固有口音生成和跨口音生成任務上均取得了更高的口音相似度,並能夠生成未見過的口音。主觀評估結果顯示,AccentBox在口音相似度和自然度方面均優於強基線系統。

總的來說,本文提出了一個新的零射程口音生成任務,並建立了一個創新的兩階段管道系統AccentBox,在口音識別和零射程口音生成方面取得了最先進的性能,為個性化語音助手、電影配音等應用提供了新的可能。

Статистика

在13種口音的分類任務上,GenAID模型在未見過的說話者上達到了0.56的F1分數,顯著優於基線。
在固有口音生成任務中,AccentBox的口音相似度偏好率為57.4%-70.0%,優於強基線系統。
在跨口音生成任務中,AccentBox的口音相似度偏好率為61.7%-70.0%,優於強基線系統。

Цитати

"近期的零射程語音合成(ZS-TTS)模型在自然性和說話者相似度方面取得了很大進步,但在口音保真度和控制方面仍存在不足。"
"生成準確保留口音的語音不僅可以保留母語者的語言身份,也可以幫助非母語者減輕對母語口音的同化壓力,並提高個性化語言學習的效果。"

Ключові висновки, отримані з

AccentBox: Towards High-Fidelity Zero-Shot Accent Generation

by Jinzuomu Zho... о arxiv.org 09-17-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.09098.pdf

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如何進一步提高AccentBox在跨口音生成任務中的說話者相似度?

要進一步提高AccentBox在跨口音生成任務中的說話者相似度，可以考慮以下幾個策略：

增強數據集的多樣性：擴大訓練數據集的範圍，包含更多不同口音和說話者的樣本，特別是那些在跨口音生成中表現不佳的口音。這樣可以幫助模型學習到更豐富的口音特徵，從而提高生成的說話者相似度。

改進模型架構：在AccentBox的架構中引入更先進的神經網絡技術，例如使用更深層的Transformer結構或引入自注意力機制，以便更好地捕捉口音和說話者的特徵。

強化說話者嵌入的學習：通過使用更高維度的說話者嵌入，並結合對抗性訓練來減少說話者與口音之間的糾纏，從而使模型能夠更準確地生成與目標說話者相似的語音。

優化損失函數：設計一個新的損失函數，專注於提高說話者相似度的同時保持口音的自然性。這可以通過結合說話者相似度和口音相似度的損失來實現。

進行多輪微調：在特定的跨口音生成任務上進行多輪微調，使用針對性的數據集來進一步優化模型的性能，特別是在生成特定口音的語音時。

如何擴展AccentBox的應用範圍,例如支持多語言或多模態的零射程口音生成?

要擴展AccentBox的應用範圍以支持多語言或多模態的零射程口音生成，可以考慮以下幾個方向：

多語言數據集的整合：收集和整合多種語言的語音數據，特別是那些具有豐富口音變化的語言。這樣可以使AccentBox在多語言環境中進行訓練，從而提高其在不同語言中的口音生成能力。

跨語言的口音嵌入學習：開發一種新的口音嵌入學習方法，使其能夠在不同語言之間共享口音特徵。這可以通過使用多語言的預訓練模型來實現，從而提高模型的泛化能力。

多模態輸入的支持：引入多模態輸入，例如結合文本、音頻和視覺信息，來增強生成的語音的上下文理解。這樣可以使AccentBox在生成語音時考慮到更多的上下文信息，從而提高生成的自然性和準確性。

用戶自定義的口音生成：開發用戶友好的界面，允許用戶自定義口音生成的參數，這樣用戶可以根據自己的需求選擇不同的口音和語言，從而擴大AccentBox的應用範圍。

跨文化的口音適應：研究不同文化背景下的口音特徵，並將這些特徵納入模型的訓練過程中，以便更好地適應不同文化的語音生成需求。

AccentBox的技術創新對於其他語音相關任務,如語音識別、語音轉換等,是否也有潛在的應用價值?

AccentBox的技術創新對於其他語音相關任務，如語音識別和語音轉換，確實具有潛在的應用價值，具體表現在以下幾個方面：

語音識別的準確性提升：AccentBox在口音生成方面的技術可以應用於語音識別系統，特別是在處理多種口音的語音時。通過生成多樣化的口音樣本，可以幫助語音識別模型更好地學習和適應不同口音，從而提高識別準確性。

語音轉換的靈活性：AccentBox的零射程口音生成技術可以用於語音轉換任務，允許用戶在不需要大量訓練數據的情況下，將一種口音的語音轉換為另一種口音。這對於語音合成和個性化語音助手等應用具有重要意義。

跨口音的語音合成：AccentBox的技術可以用於開發更具包容性的語音合成系統，這些系統能夠生成多種口音的語音，從而滿足不同用戶的需求，特別是在多語言環境中。

增強語音交互的自然性：通過將AccentBox的技術應用於語音助手和聊天機器人，可以使這些系統生成更自然的語音，從而提高用戶的交互體驗，特別是在涉及多種口音的情境中。

社會語言學研究的支持：AccentBox的技術創新還可以用於社會語言學研究，幫助研究人員分析和理解不同口音的特徵及其在社會交往中的影響，從而促進對語言多樣性的理解和尊重。