· 2020
Paralel WaveGAN: Çoklu Çözünürlüklü Spektrogramlara Dayalı Hızlı Dalga Biçimi Üretimi Modeli
Parallel Wavegan: A Fast Waveform Generation Model Based on Generative Adversarial Networks with Multi-Resolution Spectrogram
- 845atıf
- 2020yıl
Kısa özet
Paralel WaveGAN, yalnızca 1.44M parametreye sahip kompakt bir üretken çekişmeli ağ kullanarak yüksek kaliteli 24 kHz konuşmayı gerçek zamanın 28.68 katı hızında üretir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Paralel WaveGAN, konuşma dalga biçimi üretimi için damıtmasız, hızlı ve kompakt bir üretken çekişmeli ağdır.
- Gerçekçi konuşma özelliklerini yakalamak için çoklu çözünürlüklü spektrogramları ve çekişmeli kayıpları kullanır.
- Model yalnızca 1.44 milyon parametreye sahiptir ve tek bir GPU'da 24 kHz konuşmayı gerçek zamanın 28.68 katı hızında üretir.
- En iyi damıtma tabanlı sistemlerle karşılaştırılabilir 4.16 ortalama görüş puanı elde eder.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
We propose Parallel WaveGAN, a distillation-free, fast, and small-footprint waveform generation method using a generative adversarial network. In the proposed method, a non-autoregressive WaveNet is trained by jointly optimizing multi-resolution spectrogram and adversarial loss functions, which can effectively capture the time-frequency distribution of the realistic speech waveform. As our method does not require density distillation used in the conventional teacher-student framework, the entire model can be easily trained. Furthermore, our model is able to generate high-fidelity speech even with its compact architecture. In particular, the proposed Parallel WaveGAN has only 1.44 M parameters and can generate 24 kHz speech waveform 28.68 times faster than real-time on a single GPU environment. Perceptual listening test results verify that our proposed method achieves 4.16 mean opinion score within a Transformer-based text-to-speech framework, which is comparative to the best distillation-based Parallel WaveNet system.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır., 2020 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Sinyal İşleme
Signal ProcessingComputer Science