HiFi-GAN: Generative Adversarial Networks for Efficient and High Fidelity Speech Synthesis

시작하며 카카오엔터프라이즈 AI Lab(공정일, 김재현, 배재경)이 쓴 논문 ‘HiFi-GAN: Generative Adversarial Networks for Efficient and High Fidelity Speech Synthesis’이 신경정보처리시스템학회(NeurIPS)에 게재 승인됐습니다. 올해 학회에는 총 9,467편 중 1,900편이 통과됐습니다. 최근 음성합성 연구에서는 GAN(generative adversarial networks) 구조를 활용해 보코더(vocoder)의 음성 합성 속도와 메모리 효율을 높이는 시도가 있었습니다. 하지만 이런 방식의 보코더가 합성한 음성의 품질은 Autoregressive 모델이나 플로우 기반의 생성 모델(flow-based generative mod..