[Paper 리뷰] Generative Pre-trained Speech Language Model with Efficient Hierarchical Transformer

Generative Pre-trained Speech Language Model with Efficient Hierarchical Transformer

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• Speech language model은 여전히 neural audio codec의 long acoustic sequence를 modeling 하는데 한계가 있음
• Generative Pre-trained Speech Transformer (GPST)
  • Audio waveform을 2가지의 discrete speech representation으로 quantize 하고 hierarchical transformer architecture에 integrate 함
  • End-to-End unsupervised manner로 train 됨으로써 다양한 speaker identity를 가지는 speech를 생성 가능
  • Multi-lingual semantic token과 universal acoustic token을 incorporating 하여 spoken cross-lingual speech generation으로 확장 가능
• 논문 (ACL 2024) : Paper Link

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1. Introduction

• Speech quantization은 speech language model이 controllable, high-quality speech를 생성하는데 필요함
  • 특히 speech waveform은 semantic token과 acoustic token의 2가지 distinct type로 quantize 할 수 있음
    1. Semantic token은 $k$-means clustering을 self-supervised speech model의 continuous activation space에 적용하여 얻어짐
       - BUT, semantic token은 speaker identity와 같은 acoustic detail을 retain 하지 못하므로 suboptimal reconstruction이 발생할 수 있음
    2. SoundStream, EnCodec과 같은 neural codec model로 얻어지는 acoustic token은 speech waveform의 nuance를 capture 하면서 low-bitrate로 compress 함
       - 따라서 speech language model은 semantic token과 acoustic token을 모두 활용하여 high-quality speech를 생성함
  • BUT, neural codec은 high-quality synthesis를 위해 상당한 수의 code가 필요함
    1. 대표적으로 EnCodec은 24kHz audio waveform을 위해 75Hz에서 codec embedding을 생성함
    2. 이후 해당 codec embedding은 Residual Vector Quantization (RVQ)를 통해 modeling 되고, 이때 1024 entry가 있는 8 이상의 hierarchical quantizer가 필요함
       - 따라서 10 second waveform은 최소 $75\times 8\times 10 = 6000$ code를 생성하게 되므로 long sequence length에 대한 self-attention의 quadratic complexity 문제가 발생함 
  • 결과적으로 speech language model은 perceptual quality와 computational complexity 간의 trade-off를 해결해야 함 
    1. 이를 위해 최근에는 AudioLM, VALL-E, SPEAR-TTS와 같이 acoustic token generation process를 multi-stage framework로 처리하여 long sequence 학습 문제를 해결하는 방법이 등장함
    2. 해당 방식들은 acoustic token이 RVQ로 인해 inherently hierarchical structure를 가진다는 점을 활용함
       

-> 그래서 speech quantization을 hierarchical transformer와 결합한 speech language model인 GPST를 제안

 

• GPST
  • Next token prediction task로 semantic sequence를 modeling 한 다음, $D$ stack code를 예측하는 방식으로 acoustic sequence를 modeling
    - Semantic sequence는 condition으로써 acoustic token에 대한 prompt 역할을 수행함
  • Acoustic sequence의 hierarchical structure를 modeling 하기 위해 large global transformer, small local transformer로 구성된 specialized hierarchical architecture를 설계
    1. Global transformer는 semantic token과 stakced acoustic token 간의 high-level relationship을 학습하고, Local transformer는 stacked acoustic code의 hierarchical detail을 modeling 함
    2. 결과적으로 하나의 hierarchical transformer에 semantic, acoustic token을 incorporating 함으로써 computational cost를 줄이고 long-term interaction과 local dependency를 효과적으로 학습함
  • 추가적으로 Hi-Res speech generation의 training efficiency를 향상하기 위해 local-drop training technique을 도입

< Overall of GPST >

• Hierarchical transformer 내에서 semantic token과 acoustic token을 integrating 하여 computational cost를 줄이고 long-term interaction을 효과적으로 capture
• 결과적으로 기존 speech model보다 뛰어난 합성 성능을 달성하면서 $33%$의 parameter 절감 효과를 달성

2. Method

- Generative Speech Pre-training

• Audio waveform sequence $x\in\mathbb{R}^{T}$가 주어진다고 하자
  • 그러면 이를 semantic token $S=(s_{1},...,s_{T_{1}})\in\{1,...,N_{s}\}^{T_{1}}$과 acoustic token $A=(a_{1}^{1},...,a_{1}^{D},...,a_{T_{2}}^{D})\in\{1,...,N_{a}\}^{T_{2}\times D}$의 sequence로 quantize 함
    - $T_{1},T_{2}\ll T$이고, 이때 acoustic sequence는 2-dimensional matrix와 hierarchical structure를 가지고 있으므로 $a_{t}^{q}$는 previous token $a_{t}^{q-1}$로부터 derive 될 수 있음
  • 즉, speech language model의 learning objective는 다음과 같이 auto-regressively factorize 됨:
    (Eq. 1) $p(S|A)=p(S)p(A|S)=\prod_{t=1}^{T_{1}}p(s_{t}|s_{<t})\prod_{q,t=1}^{D,T_{2}} p(a_{t}^{q}|a_{<t}^{\leq D},a_{t}^{<q},S)$
    - 이때 naive approach로써 acoustic sequence $A$를 raster-scan order로 length가 $T_{2}\times D$인 1-dimensional sequence로 unfold 하여 transformer에 feed 할 수 있음
    - BUT, $T_{2}\times D$는 상당히 크기 때문에 transformer는 self-attention mechanism으로 인한 quadratic cost 문제가 발생함
  • 한편 AudioLM은 아래 그림의 (a)와 같이 speech modeling을 위해 3-stage approach를 채택함
    1. First stage에서는 semantic token에 대한 auto-regressive pre-training을 통해 long-term temporal structure를 capture 함 
    2. 이후 $T_{2}\times D$의 acoustic sequence를 $T_{2}\times D'$의 coarse part와 $T_{3}\times (D-D')$의 fine part로 나눔
       - $D'$은 일반적으로 $D-D'$보다 훨씬 작음
       - Fine part는 $T_{2}\times (D-D')$의 sequence length를 reduce 하기 위한 coarse sequence의 subset
    3. 최종적으로 2개의 individual transformer를 통해 coarse/fine acoustic sequence를 separately modeling 함 
       
  • 결과적으로 AudioLM의 learning objective는:
    (Eq. 2) $p(S,A)=p(S)p(A|S)$
    $\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\, \approx \prod_{t=1}^{T_{1}}p(s_{t}|s_{<t};\theta_{S})\prod_{q_{1},t=1}^{D',T_{2}} p(a_{t}^{q_{1}}| a_{<t}^{\leq D'},a_{t}^{<q_{1}},S;\theta_{C})\prod_{q_{2}=D'+1,t=1}^{D,T_{3}} p(a_{t}^{q_{2}}|a_{<t}^{>D'},a_{t}^{<q_{2}},a_{\leq T_{3}}^{\leq D'};\theta_{F})$
    - $q_{1}\leq D'<q_{2}\leq D$, $T_{3}<T_{2}$
    - Fine acoustic transformer는 sequence length를 reduce 하기 위해 coarse acoustic token의 subset만 modeling 함
    - Learnable parameter $\theta_{S},\theta_{C},\theta_{F}$는 각각의 independent transformer에 해당함
  • 아래 그림의 (b)에 해당하는 VALL-E는 semantic token 대신 G2P tool을 condition으로 사용하여 text로부터 derive 된 phoneme sequence를 활용함
    1. Phoneme은 semantic token과 비슷하게 사용되고, 이때 VALL-E는 acoustic token generation process를 2-stage로 나누어 modeling 함
       - 즉, first quantizer layer에서 acoustic token을 auto-regressively generate 한 다음, subsequent acoustic token은 non-autoregressively generate 하는 방식
    2. 이때 $p(S)$를 modeling 하지 않으므로 semantically coherent sequence를 unconditionally generate 할 수 없음
  • 결과적으로 VALL-E의 learning objective는:
    (Eq. 3) $p(A|S)=\prod_{q,t=1}^{D,T_{2}}p(a_{t}^{q}|a_{<t}^{\leq D},a_{t}^{<q},S)\approx \prod_{t=1}^{T_{2}}p(a_{t}^{1}|a_{<t}^{1},S;\theta_{AR})\prod_{q=2,t=1}^{D,T_{2}}p(a_{t}^{q}|a_{\leq T_{2}}^{<q},S;\theta_{NAR})$
    - $\theta_{AR},\theta_{NAR}$ : auto-regressive/non-autoregressive model

Generative Speech Pre-training (a) AudioLM (b) VALL-E (c) GPST

- Efficient Hierarchical Transformer

• Acoustic sequence의 hierarchical structure를 고려하여, GPST는 EnCodec에서 추출한 code를 학습하는 hierarchical transformer architecture를 도입함
  • 구조적으로는:
    1. Speech SSL encoder와 $k$-means clustering model을 integrate 한 semantic token extractor와 neural codec model인 EnCodec을 기반으로 함
    2. 이후 large global transformer를 통해 previous semantic token과 stacked acoustic token에 causal attention을 적용하여 representation을 contextualize 함
    3. Smaller local transformer는 global model에서 contextualize 된 hidden state를 기반으로 subsequent acoustic token을 auto-regressively predict 함
  • GPST의 learning objective는:
    (Eq. 4) $p(S,A)=p(S)p(A|S)=\prod_{t=1}^{T_{1}}p(s_{t}|s_{<t};\theta_{global}) \prod_{q,t=1}^{D,T_{2}} p(a_{t}^{q}|a_{<t}^{\leq D},a_{t}^{<q},S;\theta_{global},\theta_{local})$
    - End-to-End learning process는 one-stage, one-model로 수행되므로 multi-stage formulation에서 발생하는 error propagation 문제를 완화할 수 있음
• Global Tansformer
  • Global transformer는 causal mask가 있는 $N_{g}$ layer decoder-only transformer에 해당함
  • Long-term consistency를 capture 하는 semantic token과 RVQ에서 얻어진 acoustic token을 single sequence로 concatenate 하여 input으로 사용함:
    (Eq. 5) $E(s_{t})=E_{s}(s_{t})+\text{PE}_{g}(t),\,\,\, \text{for}\,\, 1\leq t\leq T_{1}$
    $\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\, E(a_{t})=\sum_{q=1}^{D}E_{a}(a_{t}^{q})+\text{PE}_{g}(t+T_{1}),\,\,\,\text{for}\,\, 1\leq t\leq T_{2}$
    $\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\, h_{t}=\text{GlobalTransformer}(s_{1},...,s_{T_{1}},a_{1},...,a_{T_{2}}),\,\,\, 1\leq t\leq T_{1}+T_{2}$
    - $E_{s}, E_{a}$ : semantic/acoustic token embedding function
    - $\text{PE}_{g}$ : global transformer의 positional embedding
    
  • 추가적으로 model이 generation space를 switch 하도록 inform 하기 위해 sequence의 first position과 segment boundary에 special token을 add 함
• Local Transformer
  • Local transformer는 $N_{l}$ layer로 구성됨
  • Global transformer의 contextualized hidden state $h_{t}$가 주어졌을 때, local transformer는 position $t$에서 $D$ acoustic code $a^{1}_{t},...,a_{t}^{D}$를 auto-regressively predict 함:
    (Eq. 6) $E(a_{t}^{q})=E_{a}(a_{t}^{q})+\text{PE}_{l}(q),\,\,\,1\leq q\leq D$
    $\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,a_{t}=\text{LocalTransformer}(h_{t},a_{t}^{1},...,a_{t}^{D})$
    - $\text{PE}_{l}$ : position $t$에서 share 되는 local transformer의 positional embedding
  • 결과적으로 GPST는 다음의 negative log-likelihood를 minimize 하여 training 됨:
    (Eq. 7) $\mathcal{L}=\sum_{t=1}^{T_{l}}-\log p(s_{t}|s_{<t};\theta_{global})- \sum_{t=1}^{T_{2}}\sum_{q=1}^{D} \log p(a_{t}^{q}| a_{t}^{<q},S;\theta_{global},\theta_{local})$
• Local-Drop
  • Hi-Res speech를 생성할 때 residual quantizer의 수로 인해 high computational complexity가 발생함
  • 따라서 GPST의 training efficiency를 위해 local-drop을 도입함
    1. 먼저 local transformer는 acoustic token의 individual stack만 modeling 하므로 $(\text{Batch}\times T_{2},D)$의 input shape를 가짐
    2. 한편 acoustic sequence length $T_{2}$에 대한 dimension은 first batch dimension으로 unfold 되므로 code stack은 self-attention으로 처리되지 않음
    3. 이때 first dimension의 size를 decrease 하기 위해 일부 token $a^{\leq D}_{t}$를 randomly drop 함

Overall of GPST

- Inference

• Speech language model은 context learning을 통해 unseen speaker에 대한 semantically coherent speech를 생성할 수 있고 이는 zero-shot learning으로 확장될 수 있음
  • 먼저 prompt로부터 semantic token $S_{p}$와 acoustic token $A_{p}$가 주어지고,
  • Target으로부터 semantic token $S_{t}$, acoustic token $A_{t}$가 주어진다고 가정하자
• 그러면 prompt 사용에 따라 generation mode를 4가지로 나눌 수 있음:
  1. Unconditional Generation
     • 해당 setting에서는 semantic token을 unconditionally generate 하여 이후 acoustic generation에 대한 prefix로 사용함
       - 특히 randomly sampled semantic sequence는 diverse 하고 syntactically/semantically consistent 한 linguistic content를 생성할 수 있음
     • Acoustic token은 speaker identity에 따라 달라질 수 있고, semantic content는 guideline으로 사용됨
  2. Semantic to Acoustic
     • TTS와 유사하게 acoustic generation을 위한 condition으로 ground-truth semantic token $S_{t}$를 사용함
       - 이 경우 generated speech는 spoken sentence의 content는 preserve 하면서 speaker identity가 달라짐
     • 추가적으로 SPEAR-TTS를 따라 LibriSpeech dataset에서 decoder-only transformer를 training 한 다음, text를 condition으로 semantic token을 생성해 TTS task를 지원할 수 있음
  3. Speaker Identity Transfer
     • 해당 setting은 prompt speech의 speaker identity를 target speech로 변환하는 voice conversion에 해당함
       - 이 경우 input sequence는 $[S_{p},S_{t},A_{p}]$와 같이 concatenate 되고, GPST는 $S_{t}$의 content를 유지하면서 $A_{p}$의 speaker identity와 비슷한 acoustic token을 생성해야 함
     • 한편 linguistically inconsistent $S_{p}$와 $S_{t}$를 directly concatenating 하는 경우 interface boundary에서 unstable generation이 발생함
       - 따라서 논문은 $S_{p}, S_{t}$ 사이에 short silence excerpt를 artificially inserting 하여 linguistic continuation을 explicitly break 함
     • 이를 통해 GPST는 $S_{p},S_{t}$로부터 stable speech를 생성할 수 있음
  4. Acoustic Continuations
     • Prompt와 target이 서로 다른 utterance에서 제공되는 speaker identity transfer와 달리, acoustic continuation은 target의 첫 3초를 prompt로 사용함
     • 이후 model은 해당 3초 이후의 acoustic continuation을 생성함

- Spoken Multi-lingual Learning

• 논문은 SeamlessM4T의 multi-lingual XLSR encoder를 semantic token extractor로 채택함
  • Acoustic token의 경우 pre-trained neural audio codec인 EnCodec을 사용함
  • EnCodec은 English data로 training 되었지만 다른 language도 합성 가능하므로 universal acoustic extractor로 사용할 수 있음

- Efficiency Analysis

• Transformer는 self-attention 계산 과정에서 sequence length에 대한 quadratic complexity로 인해 한계가 있음
  • $T_{2}\times D$인 acoustic matrix $A$에 대해, AudioLM의 one-dimensional sequence unfolding과 같은 naive approach는 $\mathcal{O}(NT^{2}_{2}D^{2})$의 computational complexity를 가짐
    - $N$ : Transfromer layer 수
  • 한편 GPST의 경우 $N_{g}$의 global layer와 $N_{l}$의 local layer를 가지면서, global transformer는 $T_{2}$의 sequence length를 처리하고 local transformer는 $D$의 sequence length를 처리함
    1. 먼저 simplicity를 위해 $N=N_{g}+N_{l}$이라고 하자
    2. 그러면 GPST의 overall complexity는 $\mathcal{O}(N_{g}T_{2}^{2}+N_{l}T_{2}D^{2})$으로 $\mathcal{O}(NT_{2}^{2}D^{2})$보다 작음 
  • 특히 self-attention은 large transformer에서 primary computational cost factor로 작용하지 않음
    1. 대신 embedding size, feedforward network의 dimension이 overall computational cost에 영향을 미침
       - e.g.) $T_{2}$ length의 sequence에서 $m$개의 non-embedding parameter가 있는 large transformer를 사용한 forward pass는 $2mT_{2}$ FLOPS를 소모함
    2. 따라서 global dimension $m_{g}$와 local dimension $m_{l}$을 가지는 GPST의 경우, required FLOPS는 $2T_{2}(m_{g}+m_{l}D)$가 됨
       - $m_{l}$은 $m_{g}$보다 훨씬 작으므로 GPST의 FLOPS는 $2T_{2}m_{g}$로 볼 수 있고, 이는 $2T_{2}Dm_{g}$ FLOPS를 가지는 standard transformer 보다 $\times D$ 빠름

3. Experiments

- Settings

• Dataset : LibriLight, LibriSpeech, AISHELL-2
• Comparisons : AudioLM, VALL-E, YourTTS

- Results

• LibriSpeech Evaluation
  • 전체적으로 GPST가 가장 우수한 성능을 보임

모델 성능 비교

• DNSMOS 측면에서도 GPST가 가장 우수함

DNSMOS

• Multi-lingual Evaluation
  • GPST는 multi-lingual setting에서 ground-truth 수준의 성능을 달성함

Multi-lingual Evaluation

• Effect of Model Architecture Settings
  • Global, local transformer의 layer 수에 대한 영향을 확인하기 위해, $(12-x)\times N_{g}+4\times x \times N_{l}$의 setting을 채택
  • Local transformer의 layer 수를 늘리는 경우, GPST는 acoustic token을 더 잘 학습할 수 있지만, generation speed가 저하됨

Model Architecture에 따른 성능

• On the Hi-Res Quality
  • 6 kbps (8 quantizer)와 12 kbps (16 quantizer) GPST로 생성된 speech의 spectrogram을 각각 비교
    - 이 경우, high-frequency region에서 richer harmonics는 higher speech quality를 의미
  • 더 많은 quantizer를 사용하여 생성된 speech는 spectrogram에서 더 많은 detail을 가짐

Spectrogram 비교 (a) 6kbps (b) 12kbps