시작하며
카카오엔터프라이즈 AI Lab(김재현, 공정일)이 서울대학교(김성원, 윤성로)와 함께 쓴 논문 ‘Glow-TTS: A Generative Flow for Text-to-Speech via Monotonic Alignment Search’이 신경정보처리시스템학회(NeurIPS Oral)에 게재 승인됐습니다. 올해 학회에 제출된 총 9,467편 중 1,900편이 통과됐으며, 이 중에서 또 150편만 구두 발표(oral presentation)로 올라갑니다.
FastSpeech와 ParaNet 같은 최신 음성합성(TTS) 모델은 발화를 병렬적으로 합성(non-Autoregressive)해 그 속도를 높인 새로운 보코더(vocoder)를 제안했습니다. 하지만 이런 병렬 모델이 텍스트를 구성하는 음소 순서대로 오디오를 정렬하기 위해서는 따로 훈련된 Autoregressive 모델의 지원이 반드시 필요합니다.
이에 AI Lab은 정렬 모델을 따로 구축하지 않고도 이를 보다 정확하게 추정하는 새로운 TTS 모델인 Glow-TTS를 제안했습니다. Glow-TTS는 플로우 기반 생성 모델(flow-based generative models)과 동적 프로그래밍(dynamic programming)의 속성을 활용해 입력된 텍스트 순서에 따라 발화를 차례대로 정렬합니다(monotonic alignment).
그 결과, 매우 긴 텍스트로 빠르게 합성함은 물론, 서로 다른 강세와 억양을 갖춘 발화를 생성할 수 있습니다. 자체 실험에서 Glow-TTS는 autoregressive 모델인 Tacotron 2과 비교해 비슷한 품질의 음성을 약 15배 더 빠르게 생성했습니다. 또한 Glow-TTS가 다화자 음성합성 태스크에도 쉽게 적용될 수 있음을 확인했습니다.
AI Lab은 이번 연구로 얻은 기술력과 경험을 바탕으로 E2E(end-to-end) TTS 기술을 고도화한다는 계획입니다.
Abstract
Recently, text-to-speech (TTS) models such as FastSpeech and ParaNet have been proposed to generate mel-spectrograms from text in parallel. Despite the advantage, the parallel TTS models cannot be trained without guidance from autoregressive TTS models as their external aligners. In this work, we propose Glow-TTS, a flow-based generative model for parallel TTS that does not require any external aligner. By combining the properties of flows and dynamic programming, the proposed model searches for the most probable monotonic alignment between text and the latent representation of speech on its own. We demonstrate that enforcing hard monotonic alignments enables robust TTS, which generalizes to long utterances, and employing generative flows enables fast, diverse, and controllable speech synthesis. Glow-TTS obtains an order-of-magnitude speed-up over the autoregressive model, Tacotron 2, at synthesis with comparable speech quality. We further show that our model can be easily extended to a multi-speaker setting.
Overall Architecture
Inspired by the fact that a human reads out text in order, without skipping any words, we design Glow-TTS to generate a mel-spectrogram conditioned on a monotonic and non-skipping alignment between text and speech representations.
By combining the properties of flows and dynamic programming, Glow-TTS efficiently searches for the most probable monotonic alignment between text and the latent representation of speech. The proposed model is directly trained to maximize the log-likelihood of speech with the alignment.
Experiments
We vary the standard deviation (i.e., temperature T ) of the prior distribution at inference; Glow-TTS shows the best performance at the temperature of 0.333. For any temperature, it shows comparable performance to Tacotron 2.
On average, Glow-TTS shows a 15.7 times faster synthesis speed than Tacotron 2. The CER(character error rate) of Tacotron 2 starts to grow when the length of input characters exceeds about 260. On the other hand, even though our model has not seen such long texts during training, it shows robustness to long texts.
김재현(Jay)
인공지능이 게임, 자율주행, 음성 비서 등 다양한 분야에 혁신을 일으키는 모습에 큰 흥미를 느꼈습니다. 현재는 카카오엔터프라이즈 컨텍스트파트에서 효율적으로 음성을 합성하는 데 필요한 기술을 연구하고 있습니다. 훌륭한 동료와 함께 인공지능 기술의 한계를 시험하고 싶습니다.
공정일(henry.k)
여러 번 도전했다 실패했던 텍스트 분류 실험에서, 기존 접근 방식과는 비견할 수 없는 성능을 내는 딥러닝의 놀라운 매력에 크게 매료됐습니다. 현재는 카카오엔터프라이즈에서 음성합성을 비롯한 여러 분야에서 도전적인 기술을 연구하고 있습니다. 인간의 삶을 한층 풍요롭게 만드는, 더 똑똑하고 새로운 인공지능 기술을 만들고자 합니다.
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