개요
빠르고, 가벼우며, 실제 녹음과 구별하기 어렵기 때문에 현대 문자 음성 변환의 표준 최종 단계가 되었습니다.
심층 분석
보코더는 대부분의 TTS 파이프라인의 마지막 단계입니다. Tacotron 또는 FastSpeech와 같은 모델은 멜 스펙트로그램(시간 경과에 따른 주파수의 간략한 그림)을 예측하고 보코더는 실제 파형 샘플을 채웁니다. Early neural vocoders like WaveNet sounded great but generated audio sample-by-sample, making them painfully slow. HiFi-GAN, released by Kong, Kim, and Bae in 2020, replaced that autoregressive loop with a single feed-forward generator trained adversarially. 핵심 트릭은 다양한 스케일과 다양한 주기 패턴에서 오디오를 판단하는 여러 판별자를 사용하여 생성기가 미세한 질감과 피치 주기성을 모두 올바르게 얻을 수 있도록 하는 것입니다. The result is 22 kHz speech synthesized hundreds of times faster than real time on a GPU, with quality rivaling ground-truth audio.
실제 구현
청각적 지연 없이 응답이 필요한 가상 비서 및 내비게이션 앱의 음성 출력을 생성합니다.
복제된 멜 스펙트로그램이 자연스러운 오디오로 렌더링되는 실시간 음성 복제 및 더빙 도구를 지원합니다.
몇 시간의 음성을 빠르고 저렴하게 합성하는 오디오북 및 팟캐스트 내레이션 플랫폼을 운영합니다.
BigVGAN 스타일 범용 보코더를 통해 노래하는 목소리 신디사이저 및 음악 데모 내부의 파형 스테이지 역할을 합니다.
HiFi-GAN 및 GAN 보코더의 미래
GAN 보코더는 점점 더 작아지고 빨라지고 있습니다. BigVGAN과 같은 후손은 앤티앨리어싱 활성화를 추가하여 보이지 않는 가수, 악기 및 언어 전반에 걸쳐 일반화하는 반면 UnivNet 및 Vocos는 보편적인 전대역 합성을 추진합니다. Streaming and on-device variants now run vocoding inside phones and earbuds for low-latency assistants. 점점 더 확산 및 흐름 일치 오디오 모델이 GAN 스타일의 단일 패스 생성기로 정제되어 확산의 충실도와 GAN 속도를 혼합하고 있습니다. Expect vocoders to fade into general-purpose neural audio codecs powering both speech and music.
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
HiFi-GAN 및 GAN 보코더란 무엇입니까?
HiFi-GAN은 멜 스펙트로그램을 거의 즉시 원시 오디오 파형으로 변환하여 실시간보다 훨씬 빠르게 스튜디오 품질의 음성을 생성하는 생성적 적대적 보코더입니다. It became the standard final stage of modern text-to-speech because it is fast, lightweight, and hard to distinguish from real recordings.
텍스트 음성 변환 파이프라인에서 HiFi-GAN과 같은 보코더의 주요 작업은 무엇입니까?
보코더는 음향 모델에서 생성된 멜 스펙트로그램의 실제 파형 샘플을 합성하는 최종 단계입니다.
HiFi-GAN이 이전 WaveNet 보코더보다 훨씬 빠른 이유는 무엇입니까?
WaveNet은 샘플별로(자동 회귀적으로) 오디오를 생성하는 반면 HiFi-GAN의 피드포워드 생성기는 한 번에 파형을 출력하여 실시간보다 훨씬 빠른 속도를 달성합니다.
HiFi-GAN의 Multi-Period Discriminator는 특히 무엇을 캡처하는 데 도움이 됩니까?
Multi-Period Discriminator는 소수 주기를 사용하여 1D 파형을 2D로 재구성하여 피치와 연결된 주기 구조를 감지합니다.
GAN 보코더는 '적대적으로' 훈련됩니다. 여기서 그게 무슨 뜻인가요?
GAN 설정에서 생성기는 실제 오디오와 합성 오디오를 구분하도록 훈련된 판별기 네트워크를 속일 수 있을 만큼 현실적인 파형을 생성하는 방법을 학습합니다.
보이지 않는 목소리, 노래, 악기를 더 잘 일반화하기 위해 HiFi-GAN을 확장한 최신 보코더는 무엇입니까?
BigVGAN은 HiFi-GAN을 확장하고 앤티앨리어싱된 주기적 활성화를 추가하여 노래나 악기와 같이 배포되지 않은 오디오에 대한 일반화를 개선합니다.