Welche Metriken sollten bei der Bewertung eines On-Device Neural TTS berücksichtigt werden?
(EfficientSpeech)
Modellgröße, Sprachqualität, Anzahl der Berechnungen und Inferenzgeschwindigkeit
Erklären Sie die Rolle von Depth-wise separable Convolutions in der EfficientSpeech-Architektur und wie sie zur Effizienz des Modells beitragen.
Depth-wise separable Convolutions verwenden weniger Parameter als reguläre Convolutions und benötigen weniger Gleitkomma-Multiplikationen, wodurch sie zur
Effizienz der Architektur beitragen.
Wie wirkt sich die Wahl der aktuellen Vocoder-Implementierung (HiFi-GAN), die mit EfficientSpeech verwendet wird, auf die Gesamtleistung aus?
Der Einsatz von HiFi-GAN (das etwa 5 GFLOPS verbraucht im Vergleich zu EfficientSpeechs 0,09 GFLOPS) führt zu einem enormen Rechenaufwand, was zu geringeren RTF-Werten führt, obwohl die mRTF-Werte von EfficientSpeech relativ hoch sind.
RTF: real time factor
Welche Veränderungen gibt es zwischen der Architektur, zu der von FastSpeech und welche Vorteile bringen sie mit sich?
(Audiobook synthesis)
Die Veränderungen umfassen die Integration von BERT-Embeddings, die Vorhersage von Prosodie aus Text, langkontextuelle Modellierung über mehrere Sätze hinweg und das Vortraining auf Langform-Daten, wodurch eine natürlichere Prosodie und eine flüssigere Übergänge zwischen Sätzen ermöglicht werden.
Wie kann die Integration von BERT-Embeddings die Prosodie in TTS-Systemen verbessern?
Die Integration von BERT-Embeddings verbessert die Prosodie, indem sie semantische und syntaktische Informationen liefert, was zu natürlicher klingenden Sprachmelodien führt.
Was ist long-form-Context Modellierung? Welche Vorteile bietet das für die Synthese von long-form Inhalten?
Long-form-Context Modellierung umfasst die Verarbeitung von mehreren Sätzen gleichzeitig, wodurch prosodische Abhängigkeiten zwischen den Sätzen erlernt und flüssige Übergänge ermöglicht werden, was die Qualität und Natürlichkeit der Synthese von Langform-Inhalten verbessert
Welchen Nutzen hat der Variance Adaptor?
(Prosody-aware TTS)
Wird verwendet um mehr Varianz (Pitch, Länge) für den akustischen Decoder bereit zu stellen
Hilft das one-to-many mapping Problem zu lindern
Wofür wird der utterance prosody loss verwendet?
Wird verwendet, damit das Modell lernt die prosodischen Merkmale, wie z.B. Stil und emotionale Attribute, einer gesamten Äußerung korrekt vorherzusagen
Warum gibt es einen pre-/post-/shared- En/Decoder?
Die Pre- und Post-Encoder/Decoder sind spezifisch auf einem Task (Text oder Audio)
Der Shared-Encoder/Decoder wird für mehrere Aufgaben gleichzeitig genutzt (Text und Audio)
Welche Herausforderungen entstehen bei TTS Modellen für individuelle Stimmen?
(Custom Voice)
Trade Off zwischen Stimmqualität und Speicherbedarf.
Welchen Zweck erfüllt das Accoustic Condition Modelling
Die Informationen auf Sprecher-, Äußerungs (Utterance-) und Phonemebene werden berücksichtigt.
Wie setzt CLN ein besseres Finetuning auf individuelle Stimmen um?
Im Decoder werden Scale- und Biasvektoren für Layernormen durch Speakerembedding predicted. Somit müssen nur die linearen Layer für diese Prediction gefintunet werden.
Zuletzt geändertvor 19 Tagen