[Paper 리뷰] CLAPSpeech: Learning Prosody from Text Context with Contrastive Language-Audio Pre-training

CLAPSpeech: Learning Prosody form Text Context with Contrastive Language-Audio Pre-training

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• Expressive text-to-speech를 위한 masked token reconstruction은 prosody를 효과적으로 모델링하는 것이 어려움
• CLAPSpeech
  • 서로 다른 context에서 동일한 text token의 prosody variance를 explicitly learning 하는 cross-modal contrastive pre-training framework를 활용
  • Encoder input과 contrastive loss를 설계하여 joint multi-modal space에서 text context와 해당 prosody pattern을 connect 함
  • Multi-scale pre-training pipeline을 채택해 multiple level의 prosody pattern을 capture
• 논문 (ACL 2023) : Paper Link

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1. Introduction

• Expressive text-to-speech (TTS)는 주로 FastSpeech2와 같은 external variation predictor (predictor-based, PB)나 Glow-TTS 같은 variational generative model (variation-based, VB)를 기반으로 prosody variance를 inject 함
  • 한편으로 expressive TTS를 위해 masked language/acoustic model을 활용해 더 나은 text representation learning을 수행할 수도 있지만 다음의 단점을 가짐:
    1. Reconstruction loss로 prosody를 implicitly learning 하기 때문에 prosody modeling의 한계가 있음
    2. Pronunciation space와 prosody space를 decouple 하지 못함
  • 특히 speech는 text context/speaker 같은 서로 다른 condition에서 동일한 token의 pitch/duration variance로 취급할 수 있음
    - e.g.) 동일한 word "higher"에 대해 "higher up", "slightly higher"는 서로 다른 prosody를 가짐

-> 그래서 text-speech joint multi-modal space에서 high-level prosody pattern과 text context를 connect 할 수 있는 CLAPSpeech를 제안

 

• CLAPSpeech
  • Text context에서 prosody를 예측하는 text encoder와 selected token segment에서 ground-truth prosody를 추출하는 prosody encoder를 활용
  • Phoneme, word level에서 각각 prosody information을 capture 하기 위해 2개의 CLAPSpeech model을 학습하는 multi-scale pre-training framework를 도입
  • 추가적으로 pre-training stage 이후 CLAPSpeech는 모든 TTS model에 적용 가능한 plug-in text encoder로 취급되어 fine-grained prosody representation을 제공

< Overall of CLAPSpeech >

• Contrastive obejctive를 통해 prosody를 explicitly learning 하여 TTS의 prosody representation을 향상
• Front-end network architecture를 간단히 수정하여 쉽게 적용 가능
• 결과적으로 기존보다 뛰어난 음성 합성 품질을 달성

2. Method

• CLAPSpeech는 TTS에서 더 나은 prosody prediction이 가능한 text representation을 제공하기 위해 corss-modal contrastive learning을 도입함 
  • 아래 그림과 같이 CLAPSpeech는 text encoder, prosody encoder로 구성되고, joint prosody space에서 text token과 speech segment를 connect 하는 것을 목표로 함
    - 이를 통해 text encoder는 text context를 효과적으로 처리하고, prosody encoder는 timbre와 같은 other variable을 제거함으로써 speech segment에서 high-level prosody pattern을 추출할 수 있음
  • Multi-scale contrastive pre-training framework의 경우, CLAPSpeech가 phoneme/word-level 모두에서 prosody를 caputre 할 수 있도록 함
    - 이후 얻어진 pre-trained text encoder를 TTS model에 plug-in 하여 prosody prediction을 개선할 수 있음

Contrastive Pre-Training Process

- Text Encoder and Prosody Encoder

• 동일한 pronounceable token의 prosody는 text context에 따라 다르므로, CLAPSpeech는 text context와 high-level prosody pattern 간의 correlation을 모델링하는 것을 목표로 함
  - 이를 위해 text/prosody encoder를 설계하여 text-speech multi-modal prosody embedding space를 구성
• 먼저 text encoder는 input text의 phoneme과 Byte Pair Encoding (BPE)를 input으로 활용함
  • 해당 phoneme/BPE sequence는 phonological habit과 semantic information과 관련된 prosodic pattern을 추출하는데 도움을 줌
  • 구조적으로 text encoder는 Feed-Forward Transformer (FFT) block을 기반으로 함
    1. 이때 phoneme/BPE sequence를 개별적으로 처리하기 위해 2개의 independent FFT block을 활용
       - 결과적으로 phoneme FFT block은 phonetic space에서 phonological habit을 모델링하고, BPE FFT block은 semantic information을 추출
    2. 이후 word-level pooling (WP)을 사용하여 BPE encoding을 word-level로 encoding 한 다음, word2ph operation을 통해 phoneme-level로 expand 함
       - WP operation은 word boundary에 따라 각 word 내부의 phoneme hidden state를 average 하고
       - Word2Ph operation은 word boundary 내의 각 phoneme에 대해 word hidden state를 repeate 함
    3. Phoneme sequence와 BPE sequence가 fuse 되면, additional FFT block을 사용하여 aligned phoneme과 BPE encoding을 fuse 하여 final phoneme-level text encoding을 얻음
  • Pre-training phase에서는 phoneme-level text encoding에서 indexing을 수행하여 selected token encoding을 얻은 다음, multi-modal embedding space에서 linearly project 함

Word Pooling, Word2Ph Expanding

• Prosody encoder는 selected token의 ground-truth speech segment에서 prosody pattern을 추출하는 것을 목표로 함
  • 이를 위해 input speech feature로써 word boundary를 기준으로 mel-spectrogram을 clipping 하여 사용하고, prosody encoder는 input mel-spectrogram을 global encoding으로 처리하여 token encoding과 connect 함
    - Clipped speech segment에는 contextual information leaking이 없고 selected token에 대한 local prosody information만 포함됨
  • Contrastive learning으로 인해 global prosody encoding은 phonetic/speaker space에서 disentagle 될 수 있음:
    
    1. Positive sample, negative sample이 동일한 pronounceable token에 속하므로 phonetic information이 제거됨
    2. Prosody encoder는 training 중에 output feature에서 prosody information을 최대화하기 위해 spekaer information을 filter out 함
  • 해당 방식을 통해 context-aware text encoding과 context-unaware mel-encoding을 connect 할 수 있음
    - 즉, prosody encoder는 speech segment에서 high-level prosody information을 추출하는 방법을 학습하고, text encoder는 text context를 활용하여 prosody encoder가 추출한 prosody를 예측함
  • 구조적으로 prosody encoder backbone은 ResNet-50을 기반으로 다음의 수정 사항을 반영함:
    
    1. Mel-spectrogram을 처리하기 위해 layer normalization을 가지는 1D convolution을 사용하여 fundamental residual block을 구축
    2. Dynamic length의 speech segment를 처리하기 위해, attentive pooling layer를 사용하여 ResNet의 output feature map을 aggregate

Text Encoder, Prosody Encoder

- Multi-Scale Contrastive Pre-Training

• CLAPSpeech는 서로 다른 context하에서 prosody variance를 모델링하는 것을 목표로 함
  • 따라서 contrastive pre-training을 위한 mini-batch를 구성하기 위해, 논문은 text token을 randmoly select 한 다음 selected token을 포함하는 $N$개의 text-speech pair의 batch를 sampling 함  
  • 이때 phoneme/word-level에서 prosody variance를 더 잘 추출하기 위해 multi-scale constrastive training framework를 도입함
    - 구체적으로 논문은 phoneme-level, word-level text token 각각에 대해 2개의 CLAPSpeech model을 학습
• 먼저 phoneme-level CLAPSpeech의 training process에서 selected phoneme token이 포함된 text context를 $X_{text}$라고하자
  • 그러면 phoneme token의 speech segment는 $X_{speech} \in \mathbb{R}^{T\times F}$이고 $X_{text},X_{speech}$를 통해 $N$개의 text-speech pair의 batch를 나타낼 수 있음
    - $F$ : mel-bin 수, $T$ : time-bin 수 
  • 이후 text와 speech는 각각 text encoder $f_{text}(\cdot)$과 prosody encoder $f_{speech}(\cdot)$으로 전달됨
    1. Text encoder $f_{text}(X_{text})$의 output은 input text에 대한 phoneme-level encoding이므로, 이를 indexing 하여 phoneme-level token encoding $f_{text}(X_{text})_{i_{ph}}$를 얻을 수 있음
       - $i_{ph}$ : phoneme-level text sequence에서 phoneme token의 index
    2. 한편으로 output speech encoding $f_{speech}(X_{speech})$는 input speech segment의 global representation과 같음
  • 최종적으로 output representation은 nomalize 된 다음, multi-modal embedding space로 linearly project 됨:
    (Eq. 1) $T_{ph}=\text{L}_{text}(\text{LN}(f_{text}(X_{text})_{i_{ph}}))$
    $\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,S=\text{L}_{speech}(\text{LN}(f_{speech}(X_{speech})))$
    - $T_{ph} \in \mathbb{R}^{N\times C}$ : phoneme token representation
    - $S\in\mathbb{R}^{N\times C}$ : channel size $C$의 speech representation
    - $\text{LN}$ : layer normalization, $\text{L}_{text},\text{L}_{speech}$ : linear projection
• 위 과정을 통해 text, speech embedding은 comparable 하므로 CLAPSpeech는 batch 전체에서 $N\times N$개의 possible text-speech pairing 중에서 예측을 수행할 수 있음
  • 구체적으로 text encoder와 prosody encoder는 batch의 $N$개의 real-pair에서 text/speech encoding의 cosine similarity를 최대화하면서, $N^{2}-N$개의 incorrect-pairing에 대한 cosine similarity를 최소화하도록 학습됨 
  • 그러면 해당 similarity score에 대한 symmetric cross-entropy loss는:
    (Eq. 2) $\mathcal{L}_{ph}=0.5\times \left(l_{text}(\tau\cdot C_{ph})+l_{speech}(\tau\cdot C_{ph})\right)$
    - $C_{ph} \in \mathbb{R}^{N\times N}$ : phoneme token embedding $T_{ph}$와 speech encoding $S$ 간의 cosine similarity matrix
    - 즉, $C_{ph}=T_{ph}\cdot S^{\top}$, $\tau$ : learnable hyperparameter
    - $l_{k} = \frac{1}{N}\sum_{i=0}^{N}\log \text{diag}(\text{softmax}(C))$ : $C$의 text/speech axis에 대한 cross-entropy function
  • Word-level CLAPSpeech도 비슷한 과정으로 training 할 수 있음 
    1. 즉, word pooling을 사용하여 phoneme-level text encoding을 word-level로 변환하고, index 하여 word token embedding $T_{word}$를 얻은 다음
       
    2. (Eq. 2)와 유사하게 다음의 training loss를 적용함:
       (Eq. 3) $\mathcal{L}_{word}=0.5\times \left(l_{text}(\tau\cdot C_{word})+l_{speech}(\tau\cdot C_{word})\right)$
       - $C_{word}$ : word token encoding $T_{word}$와 speech encoding $S$ 간의 cosine similarity matrix

- CLAPSpeech Plugged in TTS Systems

• CLAPSpeech의 text encoder는 TTS task에 대한 rich prosody information이 포함된 text representation을 제공함 
  • 특히 생성된 text representation은 phoneme level에 위치하므로, input으로 phoneme sequence를 사용하는 대부분의 TTS model에 plug-in 할 수 있음 
  • Variation-based TTS model인 ProtaSpeech를 예로 들면,
    1. 아래 그림과 같이 CLAPSpeech의 pre-trained text encoder는 PortaSpeech의 phonetic encoder에 대한 auxiliary encoder의 역할을 수행함
    2. 이후 phonetic encoder와 CLAPSpeech text encoder의 phoneme-level output을 fuse 하여 처리함
       - 이때 TTS system training 중에 CLAPSpeech text encoder의 parameter를 fix 하여 overfitting을 방지
  • 비슷한 방식으로 prediction-based TTS system인 FastSpeech2에도 CLAPSpeech를 결합할 수 있음
    - 추가적으로 품질 개선을 위해 multi-length adversarial training을 도입

CLAPSpeech Plug-In (좌) PortaSpeech (우) FastSpeech2

3. Experiments

- Settings

• Dataset
  - Pre-train : LibriSpeech, WenetSpeech
  - Evaluation : LJSpeech, Biaobei, LibriTTS
• Comparisons
  - Prediction-based (PB) : FastSpeech2
  - Variation-based (VB) : PortaSpeech
  

모델 구성

- Results

• 전체적인 성능 측면에서 CLAPSpeech가 가장 우수한 성능을 달성함

모델 성능 비교

• Mel-spectrogram 측면에서도 CLAPSpeech는 realistic pitch contour를 생성할 수 있음

Mel-spectrogram 비교

• Token Representation Self-Similarity
  • Representation learning의 효과를 확인하기 위해, 다양한 context $T=[T_{1},...,T_{N}]$에서 select 된 token의 average similarity를 다음과 같이 정의:
    (Eq. 4) $s(T)=\frac{1}{N(N-1)}\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1,j\neq i}^{N}\text{cosine}(T_{i},T_{j})$
    - $T_{i},T_{j}$ : 서로 다른 text context에서 추출한 selected token encoding
    - 낮은 $s(T)$는 selected token이 representation을 생성하는데 더 적은 기여를 한다는 것을 의미
  • 결과적으로 해당 similarity score 측면에서 CLAPSpeech는 다른 representation 보다 우수한 결과를 달성함

Self-Similairty Score 비교

• 추가적으로 CLAPSpeech와 vanilla TTS text encoder에서 생성된 self-similarity matrix $M$을 시각화하면
  
  • 여기서 $M_{i,j}=\text{cosine} (T_{i},T_{j})$
  • CLAPSpeech는 아래 그림과 같은 self-similarity matrix를 얻을 수 있음

Self-Similarity Matrix 비교

• Fine-grained Prosody Transfer
  • CLAPSpeech의 text-speech joint multi-modal space는 high-level prosody pattern (pitch contour/duration information)을 나타냄
  • 이를 위해 CLAPSpeech의 text encoder를 사용하여 아래 s7, s8의 text prosody encoding을 추출한 다음, s8의 "higher" text token encoding을 s7으로 transfer 함

Test Sentence 구성

• 결과적으로 아래 그림과 같이 s8의 "higher" prosody pattern은 s7로 succesfully transfer 됨

Prosody Transfer

• Ablation Study
  • CLAPSpeech의 각 component를 제거하는 경우 성능 저하가 발생함

Ablation Study