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..
Light-TTS: Lightweight Multi-Speaker Multi-Lingual Text-to-SpeechText-to-Speech 모델은 대부분 attention-based autoregressive model이므로 합성 속도가 느리고 model parameter가 크다는 한계가 있음Light-TTSNon-autoregressive model을 기반으로 빠른 음성 합성을 지원다양한 language의 code-switch가 가능한 multi-lingual system을 구성논문 (ICASSP 2021) : Paper Link1. Introduction일반적으로 Text-to-Speech (TTS) 모델은 text-speech alignment를 학습하기 위해 attention mechanism..
Lightweight Zero-Shot Text-to-Speech with Mixture of AdaptersLarge-scale model을 기반으로 한 zero-shot text-to-speech는 speaker characteristic reproducing에서 우수한 성능을 보이고 있지만, 실제로 활용하기에는 너무 큼Zero-Shot TTS with MoAMixture of Adapters (MoA) module을 non-autoregressive TTS 모델의 decoder와 variance adaptor에 결합Speaker embedding을 기반으로 speaker characteristics와 관련된 적절한 adapter를 선택하여 adatation ability를 향상논문 (INTERSPE..
FLY-TTS: Fast, Lightweight and High-Quality End-to-End Text-to-Speech SynthesisFast, Lightweight Text-to-Speech 모델에 대한 요구사항이 커지고 있음FLY-TTSDecoder를 Fourier spectral coefficient를 생성하는 ConvNeXt block으로 대체하고, inverse STFT를 적용하여 waveform을 합성Model size를 compress 하기 위해 text encoder와 flow-based model에 grouped parameter-sharing을 도입추가적으로 합성 품질 향상을 위해 large pre-trained WavLM을 통해 adversarial training 함논문 (I..
MobileSpeech: A Fast and High-Fidelity Framework for Mobile Zero-Shot Text-to-SpeechZero-shot Text-to-Speech는 few-second unseen speaker voice prompt로 강력한 voice cloning capability를 달성할 수 있음BUT, 대부분의 기존 방식들은 우수한 합성 품질에 비해 추론 속도, model size 측면의 한계가 있음MobileSpeechDiscrete codec를 기반으로 speech codec의 hierarchical information과 weight mechanism을 incorporate 하는 Speech Mask Decoder module을 도입- 특히 text와 spe..
DRSpeech: Degradation-Robust Text-to-Speech Synthesis with Frame-Level and Utterance-Level Acoustic Representation Learning대부분의 text-to-speech system은 well-designed 환경에서 수집된 고품질 corpus를 활용하므로 데이터 수집 비용이 높음DRSpeechNoisy speech corpora를 training data로 활용할 수 있는 noise-robust text-to-speech 모델Frame-level encoder를 통해 time-variant additive noise를 represent 하고 utterance-level encoder를 사용하여 time-invarian..