[Paper 리뷰] FreeVC: Towards High-Quality Text-Free One-Shot Voice Conversion

FreeVC: Towards High-Quality Text-Free One-Shot Voice Conversion

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• 기존의 voice conversion은 speaker information이 leak 되거나 많은 양의 annotated data가 필요함
• FreeVC
  • VITS의 end-to-end framework를 채택하고 text annotation 없이 clean content information을 추출
    - 특히 WavLM feature에 information bottleneck을 impose 하여 content information을 disentangling
  • 추출된 content information의 purity를 향상하기 위해 spectrogram-resize based data augmentation을 적용
• 논문 (ICASSP 2023) : Paper Link

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1. Introduction

• Voice Conversion (VC)은 linguistic content는 유지하면서 source speaker를 target speaker로 변경하는 것을 목표로 함
  • 이때 일반적으로 source, target speech에서 content, speaker information을 disentangle 한 다음, converted speech를 reconstruct 하는 방식을 사용함
    - 결과적으로 우수한 conversion 성능을 달성하기 위해서는, disentanglement ability와 reconstruction ability가 요구됨
  • 여기서 content information을 disentangle 하는 방식에 따라 text-based VC, text-free VC로 분류할 수 있음
    1. Text-based VC는 일반적으로 Automatic Speech Recognition (ASR) model을 사용하여 Phonetic PosteriorGram (PPG)를 content representation으로 추출함
       - BUT, ASR model을 training 하기 위해서 상당한 양의 annotated data가 요구됨
    2. Text-free VC에서는 AutoVC와 같은 information bottleneck, VQVC+와 같은 vector quantization, AGAIN-VC와 같은 instance normalization을 사용할 수 있음
       - BUT, source speaker information이 쉽게 leak 될 수 있어 text-based VC 보다 낮은 성능을 보임
  • 한편으로 대부분의 VC system은 conversion model과 vocoder로 구성된 2-stage pipeline을 따름
    1. BUT, conversion model에서 예측한 acoustic feature는 vocoder가 학습한 distribution과 다를 수 있으므로 reconstruction 품질을 저하할 수 있음
    2. 이때 VITS는 conditional Variational AutoEncoder (cVAE)의 latent variable을 통해 end-to-end pipeline을 구성함으로써 feature mismatch 문제를 해결함
       

-> 그래서 VITS의 end-to-end framework를 활용한 text-free VC model인 FreeVC를 제안

 

• FreeVC
  • VITS의 reconstruction ability를 활용하고, text annotation 없이 content information을 disentangle하는 방법을 학습
    - 이때 WavLM을 통해 self-supervised learning (SSL) representation을 얻고, bottleneck extractor를 도입하여 SSL representation으로부터 content information을 추출
  • Content information을 변경하지 않고 speaker information만을 distort 하여 disentanglement ability를 향상하는 Spectrogram-Resize (SR) based data augmentation을 적용

< Overall of FreeVC >

• VITS를 기반으로 하는 one-shot VC model
• Spectrogram-resize data augmentation을 채택하여 disentanglement ability를 향상
• 결과적으로 기존보다 뛰어난 conversion 성능을 달성

2. Method

• FreeVC의 backbone은 GAN training으로 augment 된 cVAE인 VITS로부터 inherit 됨 
  • 이때 기존 VITS와 달리 prior encoder는 text annotation 대신 raw waveform을 input으로 사용함
  • Speaker embedding은 speaker encoder로부터 추출되어 one-shot VC를 수행함

- Model Architecture

• FreeVC는 prior encoder, posterior encoder, decoder, discriminator, speaker encoder로 구성됨
  • 이때 posterior encoder, decoder, discriminator는 VITS의 구조를 따르는 대신, prior encoder, speaker encoder를 다음과 같이 수정하여 사용함 
  • Prior Encoder
    1. Prior encoder는 WavLM, bottleneck extractor, normalizing flow로 구성됨 
    2. WavLM과 bottleneck extractor는 modeling distribution $\mathcal{N}(z';\mu_{\theta},\sigma^{2}_{\theta})$ 형태로 content information을 추출함
       - 이때 WavLM은 raw waveform을 input으로 하여 content, speaker information을 포함하는 1024-dimensional SSL feature $x_{ssl}$을 생성함
       - Bottleneck extractor는 $x_{ssl}$에 포함된 unwanted speaker information을 제거하기 위해 1024-dimensional $x_{ssl}$을 1024보다 작은 $d$-dimensional representation으로 변환함
    3. 해당 dimension gap을 통해 information bottleneck이 발생하므로 생성된 low-dimensional representation이 noise, speaker information과 같은 content-irrelevant information을 제거하도록 할 수 있음
       - 이후 $d$-dim hidden representation은 $2d$-dim hidden representation으로 project 된 다음, $d$-dim $\mu_{\theta}$와 $d$-dim $\sigma_{\theta}$로 split 됨
    4. Speaker embedding $g$에 대한 condition인 normalizing flow는 prior distribution의 complexity를 개선하기 위해 사용됨
       - 이때 VITS를 따라 multiple affine coupling layer를 사용하고, volume preserving을 통해 Jacobian determinant $\left| \det \frac{\partial z'}{\partial z}\right|$가 1이 되도록 함
  • Speaker Encoder
    1. 논문에서는 pretrained, non-pretrained의 2가지의 speaker encoder를 사용함 
    2. Pretrained speaker encoder는 다양한 speaker가 있는 dataset에서 training 된 speaker verification model을 사용
       - 기존 VC task에서 일반적으로 사용되는 speaker encoder와 같음
    3. Non-pretrained speaker encoder는 다른 module과 함께 scratch로 jointly training 됨
       - Simple LSTM-based architecture를 사용하고, 추출된 content representation이 충분히 clean 하다면 speaker encoder는 missing speaker information을 modeling 할 수 있음

Training, Inference Procedure

- Training Strategy

• SR-based Data Augmentation
  • Narrow bottleneck은 content information을 loss 할 수 있고, wide bottleneck은 speaker information을 포함할 수 있음
    - 따라서 논문은 SR-based data augmentation을 통해 source waveform의 speaker information을 distort 하여 clean content information을 추출하는 방법을 학습하도록 함
  • SR-based data augmentation은 3-step으로 수행됨:
    1. Waveform $y$로부터 mel-spectrogram $x_{mel}$을 얻음
    2. $x_{mel}$에 vertical SR operation을 수행하여 modified mel-spectrogram $x'_{mel}$을 얻음
    3. Neural vocoder를 사용하여 $x'_{mel}$로부터 waveform $y'$을 reconstruct 함
  • Vertical SR operation은 아래 그림과 같이, mel-spectrogram을 horizontal time-axis, vertical frequency bin-axis를 가지는 image로 취급함
    1. 이때 bilinear interpolation을 사용하여 mel-spectrogram을 특정 ratio $r$로 vertically resize 한 다음, resized mel-spectrogram을 original shape로 pad/cut 하는 방식으로 동작
    2. 만약 ratio $r$이 1보다 작으면, squeezed mel-spectrogram을 highest frequency bin value와 Gaussian noise 합으로 padding 하여 pitch가 낮고 formant distance가 가까운 speech를 생성함
    3. Ratio $r$이 1보다 크면, stretched mel-spectrogram의 상단에서 redundant frequency bin을 cut 하여 higher pitch, farther formant distance를 가지는 speech를 생성함
  • 해당 augmented speech를 통해 FreeVC는 각 ratio $r$에서 share 되는 unchanged content informaiton을 추출하는 방법을 학습할 수 있음
    
• Training Loss
  • Training loss는 cVAE-related loss와 GAN-related loss로 구성됨
    1. 먼저 cVAE-related loss는 target과 예측된 mel-spectrogram 간의 $L1$ distance인 reconstruction loss $\mathcal{L}_{rec}$와 prior distribution $p_{\theta}(z|c)$, prior distribution $q_{\phi}(z|x_{lin})$ 간의 KL-divergence인 $\mathcal{L}_{kl}$로 구성됨:
       (Eq. 1) $q_{\phi}(z|x_{lin})=\mathcal{N}(z;\mu_{\phi},\sigma_{\phi}^{2})$
       (Eq. 2) $p_{\theta}(z|c)=\mathcal{N}(z';\mu_{\theta},\sigma_{\theta}^{2})\left| \det\frac{\partial z'}{\partial z}\right|$
       - Condition $c$는 waveform $y/y'$에 포함된 content informaiton이고, $\mathcal{L}_{kl}$을 최소화함으로써 feature mismatch 문제를 완화할 수 있음
    2. GAN-related loss는 discriminator $D$와 generator $G$에 대한 adversarial loss $\mathcal{L}_{adv}(D), \mathcal{L}_{adv}(G)$와 generator $G$에 대한 feature matching loss $\mathcal{L}_{fm}(G)$로 구성됨
  • 결과적으로 얻어지는 FreeVC의 training loss는:
    (Eq. 3) $\mathcal{L}(G)=\mathcal{L}_{rec}+\mathcal{L}_{kl}+\mathcal{L}_{adv}(G)+\mathcal{L}_{fm}(G)$
    (Eq. 4) $\mathcal{L}(D)=\mathcal{L}_{adv}(D)$

Vertical Spectrogram-Resize

- Inference Procedure

• VITS는 VC inference를 위해 posterior encoder를 통해 content information을 추출하고 prior encoder에서 normalizing flow를 적용함
  • 반면 FreeVC는 inference 중에 WavLM과 bottleneck extractor를 통해 prior encoder에서 content information을 추출함
  • 따라서 추출된 content representation은 source speaker embedding 품질에 영향받지 않음

3. Experiments

- Settings

• Dataset : VCTK, LibriTTS
• Comparisons : VQMIVC, BNE-PPG-VC, YourTTS

- Results

• MOS 측면에서 FreeVC가 가장 우수한 성능을 보임

모델 성능 비교

• WER, CER 측면에서도 FreeVC가 가장 뛰어남

Objective Evaluation