[DL輪読会] Efficient Neural Audio Synthesis

Transcript

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   DEEP LEARNING JP [DL Papers] http://deeplearning.jp/ &⒏DJFOU
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2. 2.

   Efficient Neural Audio Synthesis  　一言で言うと  　WaveNetを改修して、リアルタイムで波形生成可能なWaveRNNを提案  　著者  　Nal Kalchbrenner (DeepMind)

   · Erich Elsen (Google) · Karen Simonyan (DeepMind) ·  　Seb Noury (DeepMind) · Norman Casagrande (DeepMind) · Edward Lockhart (DeepMind) ·  　Florian Stimberg () · Aäron van den Oord (Google Deepmind) ·  　Sander Dieleman (DeepMind) · koray kavukcuoglu (DeepMind)  　ICML 2018  　選択理由  　最近リアルタイム声質変換をやっているので、どんな論文か気になった  　URL: https://arxiv.org/pdf/1802.08435.pdf 
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3. 3.

   目次  　概要  　背景  　WaveNet  　Parallel WaveNet  　手法  　WaveRNN  　Sparse WaveRNN

    　Subscale WaveRNN  　実験・評価 
   
4. 4.

   概要  　WaveNetはSoTAな音声合成手法  　しかし、自己回帰生成モデルなので、生成が遅い  　1秒の音声を生成するために24000回のサンプリングが必要  　提案手法”WaveRNN”  　ネットワークを大幅に小さくした  　計算時間を短くする手法や、並列して生成可能な手法も提案  　モバイルCPUでもリアルタイムで音声合成可能にした 
   

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   背景：　WaveNet  　TTS（Text To Speech）分野でSoTA  　音声波形を1サンプルずつ作成する  　自己回帰モデルなのが特徴的  　精度は高い一方、生成が遅い  　Softmax分布を推定  　分布の最大値を出力 

   
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   背景：　Parallel WaveNet  　訓練済みWaveNetを教師としてParallel WaveNetを訓練  　自己回帰ではないため高速に生成可能  　局所的な独立性を仮定している  　順序モデルが崩壊してしまう 
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7. 7.

   手法：　WaveRNN  　ネットワーク構造が小さい自己回帰モデル  　１層のGRUと2層の全結合  　Dual Softmax  　1サンプル(16bit)推定を2段階に分ける  　1段目で粗い8bitを推定  　2段目で細かい8bitを推定  　Nvidia P100

   GPUでリアルタイムの4倍早く生成できた  　WaveNetは0.3倍程度  　GPUのレジスタを使って頑張って高速化している 
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8. 8.

   手法：　WaveRNN  　GPUを使ってリアルタイム音声合成できた  　モバイルCPUを使いたい  　もっと早くしたい  　計算時間とオーバーヘッドを削減する手法を提案  　Sparse WaveRNN  　Subscale WaveRNN 

   
   
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   手法：　Sparse WaveRNN  　プルーニングする  　訓練が進むと重みの大きさのスパース性が増加する  　重みを大きさでソートして、小さいものからマスクをかけて省く  　マスクをかける数はステップが進むに連れて増やす  　ブロックごとにマスクをかけることで高速化  　他にもGRUのシグモイド関数がモバイルCPUだと遅いのでソフトサイン関数にする、などの工夫  　モバイルCPUでもリアルタイム音声合成可能になった 

   
   
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    手法：　Subscale WaveRNN  　系列データを飛ばし飛ばし生成することで、並列生成を可能にする  　Bつ飛ばしで生成すれば、B並列で生成可能 
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    手法：　Subscale WaveRNN  　1×N次元の時系列データをB×(N/B)次元に変形する 
    #ฒྻ
    

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    手法：　Subscale WaveRNN  　時系列的に過去のデータ（左下）から、Bつ飛ばしに生成する 
    #ฒྻ
    

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    手法：　Subscale WaveRNN  　時系列的に過去のデータ（左下）から、Bつ飛ばしに生成する  　Fデータ生成後に、飛ばされたデータを並列して生成する 
    #ฒྻ
    

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    手法：　Subscale WaveRNN  　このxを生成するとき、生成済みのデータ（青と緑）はどれも条件として入力可能  　ｘより左下のデータは過去、ｘより右にあるデータは未来のデータ 
    

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    手法：　Subscale WaveRNN  　生成後、1×N次元の時系列データに戻す 
    

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    実験条件  　TTS（Text To Speech）タスク  　24kHz、16bitサンプル  　学習データは44時間の読み上げ音声  　入力は ”conventional linguistic features”

    とピッチ  　平均オピニオン評点（MOS）やABテストで主観評価  　NLLで定性評価  　Subscale WaveRNNには、10層のDilated CNNを用いる 
    
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    実験条件：　Sparse WaveRNN 
    

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    評価：　ABテスト  　提案手法WaveRNNとのABテスト  　Sparse WaveRNNは、SparseにしていないWaveRNNより劣る  　Subscale WaveRNN（16並列生成が可能）は、WaveRNNと同等程度 
    

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    評価：　NLL・MOS 
    

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    まとめ  　WaveNetと同程度のクオリティを持つ音声を高速に生成できるネットワーク、WaveRNNを提案  　モバイルCPUでもリアルタイム音声合成できる手法、Sparse WaveRNNを提案  　WaveRNNをより高速にする手法、Subscale WaveRNNを提案