WaveGrad: Estimating Gradients for Waveform Generation Score mathcing과 diffusion probabilistic model을 waveform generation에 활용할 수 있음 WaveGrad Data density의 gradient를 추정하는 waveform generation을 위한 conditional model Gaussian white noise에서 시작하여 mel-spectrogram에 따라 condition 된 gradient-based sampler를 활용 논문 (ICRL 2021) : Paper Link 1. Introduction Autorgressive 모델을 raw waveform 생성에서 활용할 수 있지만, sequenti..
Avocodo: Generative Adversarial Network for Artifact-Free VocoderGenerative Adversarial Network (GAN) 기반의 vocoder는 고품질의 음성 합성이 가능함- 이때 대부분의 speech component는 low-frequency band에 집중되어 있기 때문에 downsampling을 통한 multi-scale analysis를 활용BUT, multi-scale analysis는 unintended artifact를 발생시킬 가능성이 높음AvocodoArtifact 발생을 줄여 고품질의 합성이 가능한 GAN-based VocoderCollaborative multi-band discriminator와 sub-band discr..
DiffWave: A Versatile Diffusion Model for Audio Synthesis Conditional/Unconditional waveform generation을 위해 diffusion probabilistic model을 사용할 수 있음 DiffWave Non-autoregressive 하고 Markov chain을 통해 white noise signal을 waveform으로 변환하는 모델 - Data likelihood에 대한 variational bound를 최적화함으로써 학습됨 Mel-spectrogram에 따라 condition 된 neural vocoding, class-conditional generation, unconditional generation 작업에서 활..
iSTFTNet: Fast and Lightweight Mel-Spectrogram Vocoder Incorporating Inverse Short-Time Fourier Transform Mel-spectrogram vocoder는 3가지 inverse 작업을 해결할 수 있어야 함 - Original-scale magnitude spectrogram의 복구, Phase reconstruction, Frequency-to-time conversion 이를 위해 temporal upsampling layer를 활용하지만, mel-spectrogram 내의 time-frequency structure를 효과적으로 사용할 수 없음 iSTFTNet Upsampling layer를 통해 frequency dime..
PriorGrad: Improving Conditional Denoising Diffusion Models with Data-Dependent Adaptive Prior Denoising diffusion probabilistic model은 data densitiy의 gradient를 추정하여 고품질의 sample을 생성할 수 있음 일반적으로 prior noise를 standard Gaussian 분포로 정의하지만, 해당하는 data 분포는 더 복잡할 수 있음 - Data와 prior 사이의 discrepancy로 인해 data sample에서 prior noise를 제거하는 것이 어려워짐 PriorGrad Conditional information 기반의 data statistics로부터 도출된 ad..
MISRNet: Lightweight Neural Vocoder Using Multi-Input Single Shared Residual Blocks HiFi-GAN의 Multi-Receptive field Fusion (MRF)은 branch 수에 따라 모델 size가 증가하는 단점이 있음 MISRNet MRF의 대안으로 Multi-Input Single Shared Residual block을 도입하여 residual block을 mutiple에서 single 단위로 변형 Residual block의 input convolution size를 줄임으로써 전체적인 모델을 경량화하고, tensor reshaping을 도입하여 처리 속도를 향상 논문 (INTERSPEECH 2022) : Paper Link..