[Paper 리뷰] ProsoSpeech: Enhancing Prosody with Quantized Vector Pre-training in Text-to-Speech
ProsoSpeech: Enhancing Prosody with Quantized Vector Pre-training in Text-to-Speech Text-to-Speech에서 prosody 모델링을 위해서는 몇 가지 어려움이 있음 - 추출된 pitch에는 inevitable error가 포함되어 있어 prosody 모델링을 저해함 - Pitch, duration, energy와 같은 prosody의 다양한 특성은 서로 dependent 함 - Prosody의 high variability로 인해 prosody 분포를 fully shape 하기 어려움 ProsoSpeech Low-quality text와 speech data에 대해 pre-train 된 quantized latent vector를 도..
[Paper 리뷰] ReFlow-TTS: A Rectified Flow Model for High-Fidelity Text-to-Speech
ReFlow-TTS: A Rectified Flow Model for High-Fidelity Text-to-SpeechDiffusion model이 음성 합성에서 우수한 성능을 보이고 있지만, 고품질 음성 합성을 위해서는 여전히 많은 sampling step이 필요함 ReFlow-TTSRectified Flow를 활용한 Text-to-Speech 모델Gaussian 분포를 straight line을 통해 ground-truth mel-spectrogram 분포로 transport 하는 Ordinary Differential Equation을 활용논문 (ICASSP 2024) : Paper Link1. IntroductionText-to-Speech (TTS)는 acoustic model과 vocoder..
[Paper 리뷰] EmoDiff: Intensity Controllable Emotional Text-to-Speech with Soft-Label Guidance
EmoDiff: Intensity Controllable Emotional Text-to-Speech with Soft-Label Guidance 최신 Text-to-Speech 모델들은 고품질 음성을 합성할 수 있지만, emotion에 대한 intensity controllability는 떨어짐 - Intensity 계산을 위한 external optimization이 필요하기 때문 EmoDiff Classifier guidance에서 파생된 soft-label guidance를 diffusion 기반 text-to-speech 모델에 적용 Specified emotion과 Neutral을 emotion intensity $\alpha, 1-\alpha$로 나타내는 soft-label을 활용 논문 (I..
[Paper 리뷰] EfficientTTS: An Efficient and High-Quality Text-to-Speech Architecture
EfficientTTS: An Efficient and High-Quality Text-to-Speech Architecture Text-to-Speech를 위해 non-autoregressive architecture는 많은 이점을 가지고 있음 EfficientTTS External aligner를 필요로 하는 autoregressive 모델과 달리, 안정적인 end-to-end 학습을 지원하여 효율적이면서 고품질의 음성 합성이 가능 연산량을 증가시키지 않고, sequence alignment에 monotonic constraint를 반영할 수 있는 monotonic alignment modeling을 제시 EfficientTTS를 다양한 feed-forward network 구조와 결합하여 Text-..
[Paper 리뷰] Grad-StyleSpeech: Any-Speaker Adaptive Text-to-Speech Synthesis with Diffusion Models
Grad-StyleSpeech: Any-Speaker Adaptive Text-to-Speech Synthesis with Diffusion Models Any-speaker adaptive Text-to-Speech 작업은 여전히 target speaker의 style을 모방하기에 만족스럽지 못함 Grad-StyleSpeech Diffusion model을 기반으로 하는 any-speaker adaptive Text-to-Speech model Few-second reference speech가 주어지면 target speaker와 유사한 음성을 생성하는 것을 목표로 함 논문 (ICASSP 2023) : Paper Link 1. Introduction Text-to-Speech (TTS)는 single..
[Paper 리뷰] Flow-TTS: A Non-Autoregressive Network for Text to Speech Based on Flow
Flow-TTS: A Non-Autoregressive Network for Text to Speech Based on Flow Non-autoregressive Text-to-Speech를 위해 generative flow를 활용할 수 있음 Flow-TTS Single feed-forward network 만을 사용하여 고품질의 음성을 합성 Spectrum 생성을 위해 flow를 활용하고 single network를 통해 alignment와 spectrogram 생성을 jointly learn 논문 (ICASSP 2020) : Paper Link 1. Introduction Text-to-Speech (TTS)는 input text sequence $\{ x_{1}, x_{2}, ..., x_{N}\}..