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Natural Language Processing
Speech & Audio

효율적인 다국어 음성-음성 번역을 위한 확산 합성기

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Author

Nameer Hirschkind (Roblox), Xiao Yu (Roblox), Mahesh Kumar Nandwana (Roblox), Joseph Liu (Roblox), Eloi DuBois (Roblox), Dao Le (Roblox), Nicolas Thiebaut (Roblox), 콜린 싱클레어(Roblox), 카일 스펜스(Roblox), 찰스 샹(Roblox), 조이 에이브럼스(Roblox), 모건 맥과이어(Roblox)

Venue

Interspeech 2024

Abstract

본 논문에서는 여러 소스 언어를 영어로 번역하는 과정에서 입력 화자의 목소리를 제로샷(zero-shot) 방식으로 보존할 수 있는 저지연 직접 음성-음성 번역 시스템인 DiffuseST를 소개합니다. 우리는 아키텍처의 합성기 구성 요소를 대상으로 실험을 수행하여, Tacotron 기반 합성기와 새로운 확산 기반 합성기를 비교했습니다. 그 결과, 확산 기반 합성기는 BLEU 점수를 비슷한 수준으로 유지하면서도 MOS 및 PESQ 오디오 품질 지표를 각각 23% 향상시키고 화자 유사도를 5% 높이는 것으로 나타났다. 매개변수 수가 두 배 이상 많음에도 불구하고, 확산 합성기는 지연 시간이 더 짧아 전체 모델이 실시간보다 5배 이상 빠르게 실행될 수 있다.