[Paper 리뷰] STEN-TTS: Improving Zero-Shot Cross-Lingual Transfer for Multi-Lingual TTS with Style-Enhanced Normalization Diffusion Framework
STEN-TTS: Improving Zero-Shot Cross-Lingual Transfer for Multi-Lingual TTS with Style-Enhanced Normalization Diffusion FrameworkMultilingual text-to-speech는 주로 fine-tuning을 활용하거나 personal style을 추출하는데 중점을 둠STEN-TTS3초의 reference 만으로 multilingual 합성을 수행하고 style을 유지하는 Style-Enhanced Normalization (STEN)을 도입추가적으로 diffusion model에 해당 STEN module을 결합하여 style을 simulate 함논문 (INTERSPEECH 2023) : Paper Li..
[Paper 리뷰] PVAE-TTS: Adaptive Text-to-Speech via Progressive Style Adaptation
PVAE-TTS: Adaptive Text-to-Speech via Progressive Style AdaptationAdaptive text-to-speech는 limited data에서 speaking style을 학습하기 어렵기 때문에 새로운 speaker에 대한 합성 품질이 떨어짐PVAE-TTSStyle에 점진적으로 adapting 하면서 data를 생성하는 Progressive Variational AutoEncoder를 채택추가적으로 adaptiation 성능을 향상하기 위해 Dynamic Style Layer Normalization을 도입논문 (ICASSP 2022) : Paper Link1. IntroductionText-to-Speech (TTS) system을 training 하기 위..
[Paper 리뷰] EmoSphere-TTS: Emotional Style and Intensity Modeling via Spherical Emotion Vector for Controllable Emotional Text-to-Speech
EmoSphere-TTS: Emotional Style and Intensity Modeling via Spherical Emotion Vector for Controllable Emotional Text-to-SpeechEmotional text-to-speech는 pre-defined label로 제한되므로 emotion의 변화를 효과적으로 반영하지 못함EmoSphere-TTSEmotional style, intensity를 control 하는 spherical emotion vector를 채택Human annotation 없이 arousal, valence, dominance pseudo-label을 사용하여 Cartesian-spherical transformation을 통해 emotion을 모델..
[Paper 리뷰] Mega-TTS2: Boosting Prompting Mechanisms for Zero-Shot Speech Synthesis
Mega-TTS2: Boosting Prompting Mechanisms for Zero-Shot Speech SynthesisZero-shot text-to-speech에서 prompting mechanism은 다음의 문제를 가지고 있음- 대부분 single-sentence prompt로 training 되므로 추론 시 주어지는 data가 다양한 경우 성능이 제한됨- Prompt의 prosodic information은 timbre와 highly couple 되어 있고, 서로 untransferable 함Mega-TTS2고품질 reconstruction을 제공하면서 prosody, timbre information을 compressed latent space로 separately encode 하는 ac..
[Paper 리뷰] RAD-MMM: Multilingual Multiaccented Multispeaker Text to Speech
RAD-MMM: Multilingual Multiaccented Multispeaker Text to SpeechIndividual voice characteristic을 retaining 하면서 native accent를 가지는 음성을 생성할 수 있는 multilingual system이 요구됨이를 위한 bilingual data는 expansive 하지만, 해당 data가 부족한 경우 speaker, language, accent 간의 entangle로 인해 합성 성능이 저하됨RAD-MMMAccent, language, speaker, fine-grained $F_{0}$, energy feature를 explicit control 하는 RAD-TTS를 기반으로 multilingual task로 확장..
[Paper 리뷰] SimpleSpeech: Towards Simple and Efficient Text-to-Speech with Scalar Latent Transformer Diffusion Models
SimpleSpeech: Towards Simple and Efficient Text-to-Speech with Scalar Latent Transformer Diffusion ModelsDiffusion 기반의 non-autoregressive text-to-speech 모델은 높은 효율성이 요구됨SimpleSpeechScalar quantization을 수행하는 speech codec인 SQ-Codec을 활용- Complex speech signal을 finite, compact scalar latent space로 mapping 하는 역할이후 SQ-Codec의 scalar latent space에 transformer diffusion model을 적용논문 (INTERSPEECH 2024) : Pa..