개요
It matters because it makes training simpler and synthesis fast and parallel.
심층 분석
2020년 Kim과 동료들이 소개한 Glow-TTS는 흐름 기반 디코더와 MAS(단조 정렬 검색)라는 내장 정렬 메커니즘을 사용하여 텍스트에서 멜 스펙트로그램을 생성합니다. Tacotron 2와 같은 이전 TTS 시스템은 주의를 사용하여 어떤 텍스트 문자가 어떤 오디오 프레임과 일치하는지 결정했지만 주의는 단어를 건너뛰거나 반복하거나 긴 문장에서 중단할 수 있습니다. 대신 Glow-TTS는 정렬이 단조롭고(텍스트는 왼쪽에서 오른쪽으로 읽음) 전사(모든 텍스트 토큰이 하나 이상의 프레임에 매핑됨)여야 한다고 가정합니다. 동적 프로그래밍을 사용하여 훈련 중에 가장 가능성이 높은 정렬을 찾은 다음 작은 기간 예측기가 추론 시 이를 재현하는 방법을 학습합니다. 이를 통해 강력하고 병렬적이며 제어 가능한 음성 생성이 가능합니다.
실제 구현
긴 단락에서 단어를 건너뛰거나 반복하지 않는 강력한 오디오북 내레이터 음성 훈련
VITS 기반 오픈 소스 음성 도우미 및 화면 판독기의 정렬 단계를 강화합니다.
언어 학습 앱에서 느리고 명확한 발음을 위해 음소 길이를 늘리거나 압축하는 제어 가능한 TTS 구축
수동으로 정렬된 데이터가 부족한 저자원 언어에 대한 합성 음성 데이터 세트 생성
Glow-TTS 단조 정렬의 미래
Glow-TTS가 개척한 단조로운 정렬 아이디어는 이제 종단 간 파형 생성을 위해 보코더와 융합하는 VITS를 포함하여 많은 최신 비자동 회귀 시스템을 뒷받침합니다. 리소스가 적은 언어, 실시간 기기 내 음성 및 지속 시간, 피치 및 간격을 명시적으로 편집해야 하는 제어 가능한 음성에서 MAS 스타일 하드 정렬을 계속 사용할 수 있습니다. 확산 및 흐름 일치 TTS는 안정성을 위해 점점 더 깔끔한 텍스트-프레임 매핑을 차용하고 있습니다.
실천에 옮기기
왜 중요한가요?
- 접근 및 도달. 전사, 내레이션, 음성 인터페이스를 통해 접근성을 향상시킵니다.
- 비용 및 예산. 미디어 팀은 더 적은 예산으로 세련된 오디오를 더 빠르게 출시할 수 있습니다.
- 속도와 규모. 고객 대면 시스템은 음성 상호 작용을 더 큰 규모로 처리할 수 있습니다.
조심하세요
- 동의가 없으면 음성 오용 및 명의 도용 위험이 높아집니다.
- 악센트, 방언 또는 시끄러운 환경에서는 정확도가 떨어질 수 있습니다.
- 합성 오디오는 명확한 라벨링이 없으면 실제 음성으로 오인될 수 있습니다.
다음 단계
- 음성 캡처, 복제 및 재사용에 대한 명시적인 동의를 얻습니다.
- 다양한 화자와 배경 조건에서 품질을 테스트합니다.
- 사람이 출력을 검토하거나 승인해야 하는 시기를 정의합니다.
- 합성 오디오에 라벨을 붙이고 책임을 묻기 위해 출처 기록을 보관하세요.
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자주 묻는 질문
What is Glow-TTS Monotonic Alignment?
Glow-TTS는 영리한 검색 트릭을 사용하여 자체적으로 텍스트를 음성으로 정렬하는 방법을 학습하여 별도의 정렬 장치가 필요하지 않은 텍스트-음성 모델입니다. 이는 훈련을 더 간단하게 만들고 합성을 빠르고 병렬적으로 만들기 때문에 중요합니다.
Glow-TTS는 주의 기반 TTS의 어떤 문제를 해결하려고 합니까?
긴 입력에서는 어텐션이 잘못되어 단어가 건너뛰거나 반복될 수 있습니다. Glow-TTS는 이를 방지하기 위해 단조로운 정렬을 시행합니다.
Glow-TTS에서 MAS는 무엇을 의미합니까?
MAS는 최적의 텍스트-프레임 정렬을 찾는 동적 프로그래밍 루틴인 Monotonic Alignment Search입니다.
정렬이 단조로워야 하는 이유는 무엇입니까?
음성은 텍스트를 순차적으로 읽으므로 시간이 지남에 따라 정렬이 텍스트를 통해 앞으로 이동해야 합니다.
Glow-TTS는 스펙트로그램을 모델링하는 데 어떤 유형의 디코더를 사용합니까?
Glow-TTS는 흐름 기반 디코더를 사용하여 MAS가 정렬을 통해 최대화할 수 있는 정확한 가능성을 제공합니다.
추론 시 Glow-TTS는 각 텍스트 토큰의 지속 시간을 어떻게 결정합니까?
MAS는 훈련에만 필요합니다. 학습된 기간 예측기는 추론 시 토큰별 프레임 수를 제공하여 병렬 생성을 가능하게 합니다.