Seed-TTS

A Family of High-Quality Versatile Speech Generation Models

Seed-TTS jest zaawansowaną rodziną modeli autoregresywnych do generacji mowy, zaprezentowaną przez zespół Seed z ByteDance. Te modele są w stanie generować mowę niemal nieodróżnialną od ludzkiej. Seed-TTS jest fundamentem dla generacji mowy i wyróżnia się umiejętnością nauki w kontekście, osiągając wyniki w zakresie podobieństwa do mówcy i naturalności, które odpowiadają prawdziwej mowie ludzkiej. Dzięki dostosowywaniu, model ten osiąga jeszcze wyższe wyniki subiektywne w tych metrykach. Seed-TTS oferuje doskonałą kontrolę nad różnymi atrybutami mowy, takimi jak emocje, i jest w stanie generować wysoce ekspresyjną i zróżnicowaną mowę dla mówców w różnorodnych warunkach. Dodatkowo, wprowadzamy metodę samodestylacji dla faktoryzacji mowy oraz podejście oparte na uczeniu przez wzmocnienie, aby poprawić odporność modelu, podobieństwo do mówcy i kontrolę. Prezentujemy także wariant bezautoregresyjny modelu Seed-TTS, nazwany Seed-TTSDiT, który wykorzystuje w pełni architekturę dyfuzji. W przeciwieństwie do wcześniejszych systemów TTS opartych na NAR, Seed-TTSDiT nie polega na wstępnie oszacowanych czasach trwania fonemów i przeprowadza generację mowy przez proces end-to-end. Wykazujemy, że ten wariant osiąga porównywalną wydajność z wariantem opartym na modelu językowym w obu ocenach obiektywnych i subiektywnych, oraz prezentujemy jego skuteczność w edytowaniu mowy.

System Overview

Seed-TTS składa się z kilku kluczowych komponentów:

1. Speech Tokenizer - Uczy się tokenów z odniesionych nagrań mowy.
2. Autoregressive Language Model - Generuje tokeny mowy na podstawie tekstu i mowy.
3. Diffusion Transformer Model - Generuje ciągłe reprezentacje mowy na podstawie wygenerowanych tokenów w sposób od ogólnego do szczegółowego.
4. Acoustic Vocoder - Otrzymuje wyższą jakość mowy z wyjścia dyfuzji.

Zero-shot In-context Learning

Seed-TTS oferuje wyjątkową zdolność generowania mowy w kontekście zero-shot, co oznacza, że model potrafi generować mowę w odpowiedzi na różne podane konteksty w wielu językach, zarówno w obrębie języka, jak i w przekładzie międzyjęzykowym.

Speaker Fine-tune

Dzięki funkcji dostosowywania do mówcy, Seed-TTS może tworzyć mowę, która emuluje specyficzny styl i ton mówcy. Funkcjonalność ta umożliwia dostosowanie mowy do określonych cech głosu, co czyni model bardziej wszechstronnym.

Speech Factorization

Seed-TTS zawiera metodę faktoryzacji mowy, która umożliwia manipulowanie poszczególnymi atrybutami mowy, co pozwala na bardziej precyzyjne kontrolowanie emocji i tonu w generowanej mowie.

Preference Biasing Through Reinforcement Learning

Podejście to wykorzystuje uczenie przez wzmocnienie do dostosowywania preferencji modelu w zakresie emocji, co umożliwia generowanie mowy z precyzyjnie kontrolowanymi emocjami, jak złość, szczęście, smutek, itp.

Fully Diffusion-based Speech Generation

Seed-TTSDiT, wariant bezautoregresyjny, używa pełnej architektury dyfuzji, eliminując potrzebę wstępnego szacowania czasów trwania fonemów i oferując generację mowy w procesie end-to-end. Model ten pokazuje porównywalną wydajność z tradycyjnymi modelami autoregresywnymi w zakresie jakości mowy.

Applications

Seed-TTS znajduje zastosowanie w różnych dziedzinach, w tym w generacji mowy do książek audio, edytowaniu treści dźwiękowych i tworzeniu treści międzyjęzykowej. Dzięki swojej wszechstronności, model ten może być używany w różnych aplikacjach, od rozrywki po wsparcie dla osób niepełnosprawnych.

FAQ

Jakie są główne zalety Seed-TTS? Seed-TTS oferuje wysoką jakość generowanej mowy, wszechstronność w kontroli atrybutów mowy, takich jak emocje, oraz możliwość generowania mowy w kontekście zero-shot w wielu językach.

Jakie są różnice między Seed-TTS a Seed-TTSDiT? Seed-TTS używa autoregresyjnej architektury, podczas gdy Seed-TTSDiT opiera się na pełnej architekturze dyfuzji, co pozwala na generację mowy bez potrzeby wstępnego szacowania czasów trwania fonemów.

W jaki sposób Seed-TTS poprawia kontrolę emocji w mowie? Seed-TTS wykorzystuje uczenie przez wzmocnienie do precyzyjnego dostosowywania emocji w generowanej mowie, co pozwala na tworzenie bardziej autentycznych i zróżnicowanych wypowiedzi.

Jakie są potencjalne zastosowania Seed-TTS? Model może być używany w generacji mowy do książek audio, edytowaniu treści dźwiękowych, tworzeniu treści międzyjęzykowej oraz w aplikacjach wspierających osoby z niepełnosprawnościami.