JP6911208B2 - 発話スタイル転移 - Google Patents
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Description
本願は2018年2月16日に出願された米国仮特許出願第62/710,501号および2019年1月28日に出願された第62/797,864号ならびに2019年2月28日に出願された欧州特許出願第18157080.5号の利益を主張するものである。各出願の内容は参照によってその全体において組み込まれる。
本開示はオーディオ信号の処理に関する。特に、本開示は発話スタイル転移実装のためのオーディオ信号の処理に関する。
Lifa Sun et al.、"Voice Conversion Using Deep Bidirectional Long Short-Term Memory Based Recurrent Neural Networks"、2015 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), IEEE, 19 April 2015, pp.4869-4873
SAMPLERNN: An Unconditional End-To-End Neural Audio Generation Model、会議論文として公開、International Conference on Learning Representations, Toulon, France, April 24-26, 2017
y=Ax+b (式1)
いよる線形変換を適用する。
y=F(x,w) (式2)
に基づいていてもよい。
Loss=L(F(x,w),Y) (式3)
のように構築してもよい。
For i=1,2,…n, do x=x−η∇Li(x) (式4)
Y=X*W (式5)
に従った行列乗算を介して各フレームに対して線形演算を実行するよう構成される。
Claims (27)
- コンピュータで実装されるオーディオ処理方法であって:
発話合成器をトレーニングすることを含み、該トレーニングは:
(a)一つまたは複数のプロセッサおよび一つまたは複数の非一時的記憶媒体を有する制御システムを介して実装される内容抽出プロセスによって、第一の人物の第一の発話に対応する第一のオーディオ・データを受領する段階と;
(b)前記内容抽出プロセスによって、前記第一の発話に対応する第一のタイムスタンプ付けされた音素シーケンスおよび第一のピッチ輪郭データを生成する段階と;
(c)前記制御システムを介して実装される第一のニューラルネットワークによって、前記第一のタイムスタンプ付けされた音素シーケンスおよび前記第一のピッチ輪郭データを受領する段階と;
(d)前記第一のニューラルネットワークによって、前記第一のタイムスタンプ付けされた音素シーケンスおよび前記第一のピッチ輪郭データに対応する第一のニューラルネットワーク出力を生成する段階であって、前記第一のニューラルネットワーク出力は複数のフレーム・サイズを含む、段階と;
(e)前記制御システムを介して実装される第二のニューラルネットワークによって、前記第一のニューラルネットワーク出力を受領する段階であって、前記第二のニューラルネットワークはモジュールの階層構成を含み、各モジュールは異なる時間分解能で動作し、前記第一のニューラルネットワークは、前記第一のニューラルネットワーク出力の前記複数のフレーム・サイズのそれぞれが前記第二のニューラルネットワークのあるモジュールの時間分解能に対応するよう、前記第一のニューラルネットワーク出力を生成している、段階と;
(f)前記第二のニューラルネットワークによって、第一の予測されたオーディオ信号を生成する段階と;
(g)前記制御システムを介して、前記第一の予測されたオーディオ信号を第一の試験データと比較する段階であって、前記試験データは、前記第一の人物の発話に対応するオーディオ・データである、段階と;
(h)前記制御システムを介して、前記第一の予測されたオーディオ信号についての損失関数値を決定する段階と;
(i)前記第一の予測されたオーディオ信号についての現在の損失関数値と前記第一の予測されたオーディオ信号についての以前の損失関数値との間の差が所定の値以下になるまで(a)ないし(h)を繰り返す段階であって、(f)を繰り返すことは、前記第二のニューラルネットワークの少なくとも一つの重みに対応する少なくとも一つの非一時的記憶媒***置の物理的状態を変更することを含む、段階とを含む、
オーディオ処理方法。 - (a)は、前記第一の人物の前記第一の発話に対応する第一のタイムスタンプ付けされたテキストを受領することをさらに含む、請求項1記載のオーディオ処理方法。
- (a)は、前記第一の人物に対応する第一の識別データを受領することをさらに含む、請求項1または2記載のオーディオ処理方法。
- 前記発話合成器を発話生成のために制御することをさらに含み、該発話生成は:
(j)前記内容抽出プロセスによって、第二の人物の第二の発話に対応する第二のオーディオ・データ、前記第二の発話に対応する第二のタイムスタンプ付けされたテキストおよび前記第一の人物の発話に対応する第一の識別データを受領する段階と;
(k)前記内容抽出プロセスによって、前記第二の発話に対応する第二のタイムスタンプ付けされた音素シーケンスおよび第二のピッチ輪郭データを生成する段階と;
(l)前記第一のニューラルネットワークによって、(k)の前記第二のタイムスタンプ付けされた音素シーケンスおよび前記第二のピッチ輪郭データを受領する段階と;
(m)前記第一のニューラルネットワークによって、(k)の前記第二のタイムスタンプ付けされた音素シーケンスおよび前記第二のピッチ輪郭データに対応する第一のニューラルネットワーク出力を生成する段階と;
(n)前記第二のニューラルネットワークによって、(m)の前記第一のニューラルネットワーク出力および前記第一の識別データを受領する段階と;
(o)前記第二のニューラルネットワークによって、(m)の前記第一のニューラルネットワーク出力および前記第一の識別データに対応する合成されたオーディオ・データを生成する段階とを含む、
請求項3記載のオーディオ処理方法。 - 合成されたオーディオ・データは、前記第一の人物の発話特性に従って前記第二の人物によって発声される単語に対応する、請求項4記載のオーディオ処理方法。
- 前記トレーニングは、第一の言語で前記第一のオーディオ・データを受領することに関わり、前記合成されたオーディオ・データは、第二の言語で前記第二の人物によって発声された単語に対応する、請求項5記載のオーディオ処理方法。
- 一つまたは複数のトランスデューサに、前記合成されたオーディオ・データを再生させることをさらに含む、請求項4ないし6のうちいずれか一項記載のオーディオ処理方法。
- 前記トレーニングは:
第三のニューラルネットワークによって、前記第一のオーディオ・データを受領する段階と;
前記第一の人物の発話に対応する第一の発話特性を決定し、エンコードされたオーディオ・データを出力するよう前記第三のニューラルネットワークをトレーニングする段階とをさらに含む、
請求項4ないし7のうちいずれか一項記載のオーディオ処理方法。 - 前記トレーニングは、前記エンコードされたオーディオ・データが前記第一の人物の発話に対応するかどうかを判定するよう第四のニューラルネットワークをトレーニングする段階をさらに含む、請求項8記載のオーディオ処理方法。
- 前記発話生成は:
前記第三のニューラルネットワークによって、前記第二のオーディオ・データを受領する段階と;
前記第三のニューラルネットワークによって、前記第二のオーディオ・データに対応する第二のエンコードされたオーディオ・データを生成する段階と;
前記第四のニューラルネットワークによって、前記第二のエンコードされたオーディオ・データを受領する段階と;
前記第四のニューラルネットワークが、修正された第二のエンコードされたオーディオ・データが前記第一の人物の発話に対応すると判定するまで、対話的プロセスを介して、修正された第二のエンコードされたオーディオ・データを生成し、前記第四のニューラルネットワークが、修正された第二のエンコードされたオーディオ・データが前記第一の人物の発話に対応すると判定した後、該修正された第二のエンコードされたオーディオ・データを前記第二のニューラルネットワークに提供する段階とをさらに含む、
請求項9記載のオーディオ処理方法。 - (a)ないし(h)を繰り返すことは、前記第一のニューラルネットワークまたは前記第二のニューラルネットワークの少なくとも一方を、現在の損失関数値に基づく逆方向伝搬を介してトレーニングすることに関わる、請求項1ないし10のうちいずれか一項記載のオーディオ処理方法。
- 前記第一のニューラルネットワークは、双方向再帰型ニューラルネットワークを含む、請求項1ないし11のうちいずれか一項記載のオーディオ処理方法。
- インターフェース・システムと;一つまたは複数のプロセッサおよび該一つまたは複数のプロセッサに動作上結合された一つまたは複数の非一時的記憶媒体を有する制御システムとを有する発話合成装置であって、前記制御システムは、発話合成器を実装するよう構成されており、前記発話合成器は、内容抽出器、第一のニューラルネットワークおよび第二のニューラルネットワークを含み、前記第一のニューラルネットワークは双方向再帰型ニューラルネットワークを含み、前記第二のニューラルネットワークは階層構成をなすモジュールを含み、各モジュールは異なる時間分解能で動作し、前記第一のニューラルネットワークおよび前記第二のニューラルネットワークは:
(a)前記インターフェース・システムを介して前記内容抽出器によって、第一の人物の第一の発話に対応する第一のオーディオ・データを受領する段階と;
(b)前記内容抽出器によって、前記第一の発話に対応する第一のタイムスタンプ付けされた音素シーケンスおよび第一のピッチ輪郭データを生成する段階と;
(c)前記第一のニューラルネットワークによって、前記第一のタイムスタンプ付けされた音素シーケンスおよび前記第一のピッチ輪郭データを受領する段階と;
(d)前記第一のニューラルネットワークによって、前記第一のタイムスタンプ付けされた音素シーケンスおよび前記第一のピッチ輪郭データに対応する第一のニューラルネットワーク出力を生成する段階であって、前記第一のニューラルネットワーク出力は複数のフレーム・サイズを含み、各フレーム・サイズは前記第二のニューラルネットワークのあるモジュールの時間分解能に対応する、段階と;
(e)前記第二のニューラルネットワークによって、前記第一のニューラルネットワーク出力を受領する段階と;
(f)前記第二のニューラルネットワークによって、第一の予測されたオーディオ信号を生成する段階と;
(g)前記第一の予測されたオーディオ信号を第一の試験データと比較する段階であって、前記試験データは前記第一の人物の発話に対応するオーディオ・データである、段階と;
(h)前記第一の予測されたオーディオ信号についての損失関数値を決定する段階と;
(i)前記第一の予測されたオーディオ信号についての現在の損失関数値と前記第一の予測されたオーディオ信号についての以前の損失関数値との間の差が所定の値以下になるまで(a)ないし(h)を繰り返す段階とを含むプロセスに従ってトレーニングされており、
前記制御システムは、発話生成のために前記発話合成器モジュールを制御するよう構成されており、前記発話生成は:
(j)前記内容抽出器によって、前記インターフェース・システムを介して、第二の人物の第二の発話に対応する第二のオーディオ・データ、前記第二の発話に対応する第二のタイムスタンプ付けされたテキストおよび前記第一の人物の発話に対応する第一の識別データを受領する段階と;
(k)前記内容抽出器によって、前記第二の発話に対応する第二のタイムスタンプ付けされた音素シーケンスおよび第二のピッチ輪郭データを生成する段階と;
(l)前記第一のニューラルネットワークによって、(k)の前記第二のタイムスタンプ付けされた音素シーケンスおよび前記第二のピッチ輪郭データを受領する段階と;
(m)前記第一のニューラルネットワークによって、(k)の前記第二のタイムスタンプ付けされた音素シーケンスおよび前記第二のピッチ輪郭データに対応する第一のニューラルネットワーク出力を生成する段階と;
(n)前記第二のニューラルネットワークによって、(m)の前記第一のニューラルネットワーク出力および前記第一の識別データを受領する段階と;
(o)前記第二のニューラルネットワークによって、(m)の前記第一のニューラルネットワーク出力および前記第一の識別データに対応する合成されたオーディオ・データを生成する段階とを含む、
発話合成装置。 - 前記合成されたオーディオ・データは、前記第一の人物の発話特性に従って前記第二の人物によって発声される単語に対応する、請求項13記載の発話合成装置。
- 前記トレーニングは、第一の言語で前記第一のオーディオ・データを受領することに関わり、合成されたオーディオ・データは、第二の言語で前記第二の人物によって発声された単語に対応する、請求項14記載の発話合成装置。
- 前記制御システムは、一つまたは複数のトランスデューサに、第二の合成されたオーディオ・データを再生させるよう構成される、請求項13ないし15のうちいずれか一項記載の発話合成装置。
- 合成されたオーディオ・データを生成することは、前記第二のニューラルネットワークの少なくとも一つの重みに対応する少なくとも一つの非一時的記憶媒***置の物理的状態を変更することを含む、請求項13ないし16のうちいずれか一項記載の発話合成装置。
- インターフェース・システムと;
一つまたは複数のプロセッサおよび該一つまたは複数のプロセッサに動作上結合された一つまたは複数の非一時的記憶媒体を有する制御システムとを有する発話合成装置であって、
前記制御システムは、発話合成器を実装するよう構成されており、前記発話合成器は、内容抽出器、第一のニューラルネットワークおよび第二のニューラルネットワークを含み、前記第一のニューラルネットワークは双方向再帰型ニューラルネットワークを含み、前記第二のニューラルネットワークは階層構成をなすモジュールを含み、各モジュールは異なる時間分解能で動作しし、前記第二のニューラルネットワークは、請求項1ないし12のうちいずれか一項記載のオーディオ処理方法によって第一の話者の第一の発話に対応する第一の合成されたオーディオ・データを生成するようトレーニングされており、前記制御システムは:
(a)前記内容抽出器によって前記インターフェース・システムを介して、第二の人物の第二の発話に対応する第二のオーディオ・データ、前記第二の発話に対応する第二のタイムスタンプ付けされたテキストおよび前記第一の人物の発話に対応する第一の識別データを受領する段階と;
(b)前記内容抽出器によって、前記第二の発話に対応する第二のタイムスタンプ付けされた音素シーケンスおよび第二のピッチ輪郭データを生成する段階と;
(c)前記第一のニューラルネットワークによって、(b)の前記第二のタイムスタンプ付けされた音素シーケンスおよび前記第二のピッチ輪郭データを受領する段階と;
(d)前記第一のニューラルネットワークによって、(b)の前記第二のタイムスタンプ付けされた音素シーケンスおよび前記第二のピッチ輪郭データに対応する第一のニューラルネットワーク出力を生成する段階であって、前記第一のニューラルネットワーク出力は複数のフレーム・サイズを含み、各フレーム・サイズは前記第二のニューラルネットワークのあるモジュールの時間分解能に対応する、段階と;
(e)前記第二のニューラルネットワークによって、(d)の前記第一のニューラルネットワーク出力および前記第一の識別データを受領する段階と;
(f)前記第二のニューラルネットワークによって、(d)の前記第一のニューラルネットワーク出力および前記第一の識別データに対応する第二の合成されたオーディオ・データを生成する段階とを実行するよう前記発話合成器を制御するよう構成されている、
発話合成装置。 - 前記第二の合成されたオーディオ・データは、前記第一の人物の発話特性に従って前記第二の人物によって発声される単語に対応する、請求項18記載の発話合成装置。
- 前記トレーニングは、第一の言語で前記第一のオーディオ・データを受領することに関わり、前記第二の合成されたオーディオ・データは、第二の言語で前記第二の人物によって発声された単語に対応する、請求項19記載の発話合成装置。
- 一つまたは複数のトランスデューサに、前記第二の合成されたオーディオ・データを再生させることをさらに含む、請求項18ないし20のうちいずれか一項記載の発話合成装置。
- 前記合成されたオーディオ・データを生成することは、前記第二のニューラルネットワークの少なくとも一つの重みに対応する少なくとも一つの非一時的記憶媒***置の物理的状態を変更することを含む、請求項18ないし21のうちいずれか一項記載の発話合成装置。
- インターフェース・システムと;一つまたは複数のプロセッサおよび該一つまたは複数のプロセッサに動作上結合された一つまたは複数の非一時的記憶媒体を有する制御システムとを有する発話合成装置であって、前記制御システムは、発話合成器を実装するよう構成されており、前記発話合成器は、内容抽出器、第一のニューラルネットワークおよび第二のニューラルネットワークを含み、前記第一のニューラルネットワークは双方向再帰型ニューラルネットワークを含み、前記第二のニューラルネットワークは階層構成をなすモジュールを含み、各モジュールは異なる時間分解能で動作し、前記第一のニューラルネットワークおよび前記第二のニューラルネットワークは:
(a)前記インターフェース・システムを介して前記内容抽出器によって、目標話者の第一の発話に対応する第一のオーディオ・データを受領する段階と;
(b)前記内容抽出器によって、前記第一の発話に対応する第一のタイムスタンプ付けされた音素シーケンスおよび第一のピッチ輪郭データを生成する段階と;
(c)前記第一のニューラルネットワークによって、前記第一のタイムスタンプ付けされた音素シーケンスおよび前記第一のピッチ輪郭データを受領する段階と;
(d)前記第一のニューラルネットワークによって、前記第一のタイムスタンプ付けされた音素シーケンスおよび前記第一のピッチ輪郭データに対応する第一のニューラルネットワーク出力を生成する段階であって、前記第一のニューラルネットワーク出力は複数のフレーム・サイズを含み、各フレーム・サイズは前記第二のニューラルネットワークのあるモジュールの時間分解能に対応する、段階と;
(e)前記第二のニューラルネットワークによって、前記第一のニューラルネットワーク出力を受領する段階と;
(f)前記第二のニューラルネットワークによって、第一の予測されたオーディオ信号を生成する段階と;
(g)前記第一の予測されたオーディオ信号を第一の試験データと比較する段階と;
(h)前記第一の予測されたオーディオ信号についての損失関数値を決定する段階と;
(i)前記第一の予測されたオーディオ信号についての現在の損失関数値と前記第一の予測されたオーディオ信号についての以前の損失関数値との間の差が所定の値以下になるまで(a)ないし(h)を繰り返す段階とを含むプロセスに従ってトレーニングされており、
前記制御システムは、発話生成のために前記発話合成器モジュールを制御するよう構成されており、前記発話生成は:
(j)前記内容抽出器によって、前記インターフェース・システムを介して、源話者の第二の発話に対応する第二のオーディオ・データ、前記第二の発話に対応する第二のタイムスタンプ付けされたテキストおよび前記目標話者の発話に対応する第一の識別データを受領する段階と;
(k)前記内容抽出器によって、前記第二の発話に対応する第二のタイムスタンプ付けされた音素シーケンスおよび第二のピッチ輪郭データを生成する段階と;
(l)前記第一のニューラルネットワークによって、(k)の前記第二のタイムスタンプ付けされた音素シーケンスおよび前記第二のピッチ輪郭データを受領する段階と;
(m)前記第一のニューラルネットワークによって、(k)の前記第二のタイムスタンプ付けされた音素シーケンスおよび前記第二のピッチ輪郭データに対応する第一のニューラルネットワーク出力を生成する段階と;
(n)前記第二のニューラルネットワークによって、(m)の前記第一のニューラルネットワーク出力および前記第一の識別データを受領する段階と;
(o)前記第二のニューラルネットワークによって、(m)の前記第一のニューラルネットワーク出力および前記第一の識別データに対応する合成されたオーディオ・データを生成する段階とを含む、
発話合成装置。 - 前記合成されたオーディオ・データが、前記目標話者の発話特性に従って前記源話者によって発声された単語に対応する、請求項23記載の発話合成装置。
- 前記目標話者および前記源話者が、異なる年齢における同じ人物である、請求項23記載の発話合成装置。
- 前記目標話者の前記第一の発話は、第一の年齢におけるまたは該第一の年齢を含む年齢範囲の間の、ある人物の発話に対応し、前記源話者の前記第二の発話は、第二の年齢におけるその人物の発話に対応する、請求項23記載の発話合成装置。
- 前記第一の年齢が前記第二の年齢より若い年齢である、請求項26記載の発話合成装置。
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