Improving Pronunciation and Accent Conversion through Knowledge Distillation And Synthetic Ground-Truth from Native TTS

📄 arXiv: 2410.14997v2 📥 PDF

作者: Tuan Nam Nguyen, Seymanur Akti, Ngoc Quan Pham, Alexander Waibel

分类: cs.SD, cs.AI, eess.AS

发布日期: 2024-10-19 (更新: 2025-03-04)

备注: accepted at ICASSP 2025

💡 一句话要点

提出基于知识蒸馏和原生TTS合成数据的口音转换与发音改进方法

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 口音转换 发音改进 知识蒸馏 VITS 语音合成

📋 核心要点

  1. 现有口音转换方法主要关注口音转换，忽略了非母语者发音问题，导致理解困难。
  2. 该方法利用原生TTS合成的理想ground-truth音频，辅助模型学习口音语音到原生语音的直接映射。
  3. 实验结果表明，该系统在保留说话人身份的同时，有效改善了发音并实现了高质量的口音转换。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的口音转换（AC）方法，该方法不仅旨在使非母语语音听起来更像母语，同时保持原始内容和说话人身份，而且还改善非母语口音说话者的发音问题，这些问题有时会使听众难以理解。通过提供非母语音频和相应的文本，我们生成具有原生发音、原始时长和韵律的理想ground-truth音频。该ground-truth数据有助于模型学习口音语音和原生语音之间的直接映射。我们利用端到端VITS框架来实现AC任务的高质量波形重建。结果表明，我们的系统不仅产生与原生口音非常相似的音频，同时保留了原始说话人的身份，而且还改善了发音，评估结果证明了这一点。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决口音转换任务中，非母语者发音不标准导致语音理解困难的问题。现有口音转换方法主要关注口音的迁移，忽略了发音的改进，使得转换后的语音虽然口音更接近母语，但发音问题依然存在，影响了语音的可理解性。

核心思路：论文的核心思路是利用知识蒸馏，通过原生TTS系统合成的理想发音作为ground-truth，指导口音转换模型学习正确的发音。这样，模型不仅可以学习口音的转换，还可以学习发音的矫正，从而提高转换后语音的可理解性。

技术框架：整体框架基于端到端VITS（Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech）模型。该框架包含以下主要模块：1) 音频编码器：将非母语口音的音频转换为隐空间表示。2) 文本编码器：将对应的文本转录转换为隐空间表示。3) 原生TTS：用于生成具有原生发音的ground-truth音频。4) 解码器：将隐空间表示解码为波形。5) 判别器：用于对抗训练，提高生成音频的质量。

关键创新：该论文的关键创新在于利用原生TTS系统生成合成的ground-truth数据，并将其用于指导口音转换模型的训练。这种方法有效地解决了缺乏高质量平行语料的问题，使得模型能够学习到更准确的口音转换和发音矫正。与传统的口音转换方法相比，该方法不仅关注口音的迁移，更关注发音的改进，从而提高了转换后语音的可理解性。

关键设计：论文使用VITS作为基础框架，并针对口音转换任务进行了优化。关键设计包括：1) 使用高质量的原生TTS系统生成ground-truth音频，保证了ground-truth的发音质量。2) 使用知识蒸馏的方法，将原生TTS系统的知识迁移到口音转换模型中。3) 使用对抗训练，提高生成音频的自然度和质量。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文实验结果表明，该方法不仅能够实现高质量的口音转换，还能有效改善非母语者的发音。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提及，属于未知信息。但论文强调，评估结果证明了该方法在口音转换和发音改进方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于语音助手、在线教育、跨文化交流等领域。例如，在语音助手中，可以帮助用户理解带有口音的语音指令；在在线教育中，可以帮助非母语学生学习标准发音；在跨文化交流中，可以减少因口音差异造成的沟通障碍。未来，该技术有望进一步提升人机交互的自然性和便捷性。

📄 摘要（原文）

Previous approaches on accent conversion (AC) mainly aimed at making non-native speech sound more native while maintaining the original content and speaker identity. However, non-native speakers sometimes have pronunciation issues, which can make it difficult for listeners to understand them. Hence, we developed a new AC approach that not only focuses on accent conversion but also improves pronunciation of non-native accented speaker. By providing the non-native audio and the corresponding transcript, we generate the ideal ground-truth audio with native-like pronunciation with original duration and prosody. This ground-truth data aids the model in learning a direct mapping between accented and native speech. We utilize the end-to-end VITS framework to achieve high-quality waveform reconstruction for the AC task. As a result, our system not only produces audio that closely resembles native accents and while retaining the original speaker's identity but also improve pronunciation, as demonstrated by evaluation results.