ReverBERT: A State Space Model for Efficient Text-Driven Speech Style Transfer

📄 arXiv: 2503.20992v2 📥 PDF

作者: Michael Brown, Sofia Martinez, Priya Singh

分类: cs.GR, cs.CL

发布日期: 2025-03-26 (更新: 2025-07-30)

备注: arXiv admin note: This paper has been withdrawn by arXiv due to disputed and unverifiable authorship and affiliation

💡 一句话要点

ReverBERT：提出一种高效的基于状态空间模型的文本驱动语音风格迁移方法

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

关键词: 语音风格迁移 文本驱动 状态空间模型 Transformer 语音合成

📋 核心要点

  1. 现有文本驱动语音风格迁移方法计算成本高昂，限制了其应用。
  2. ReverBERT利用状态空间模型和Transformer，在语音空间实现高效风格迁移。
  3. 实验表明，ReverBERT在自然度、表现力和效率上均优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为ReverBERT的高效文本驱动语音风格迁移框架。该方法受到状态空间模型（SSM）范式的启发，并借鉴了Wang和Liu在图像风格迁移方面的工作。与图像领域的方法不同，ReverBERT直接在语音空间中操作，并集成了潜在语音特征的离散傅里叶变换，以实现平滑和连续的风格调制。此外，本文还提出了一种新颖的基于Transformer的状态空间模型层，用于连接文本风格描述符和声学属性，从而在保持高质量语音特征的同时显著减少推理时间。在基准语音语料库上的大量实验表明，ReverBERT在自然度、表现力和计算效率方面均优于现有方法。该模型和代码已公开，以促进文本驱动语音风格迁移领域的进一步研究。

🔬 方法详解

问题定义：文本驱动语音风格迁移旨在根据文本描述的风格线索，调整语音的语调、节奏和音色。现有方法虽然利用了大规模神经网络或预训练语言模型，但计算成本仍然很高，限制了其在资源受限场景下的应用。

核心思路：ReverBERT的核心思路是借鉴状态空间模型（SSM）在序列建模方面的优势，并将其与Transformer架构相结合，以实现高效的文本到语音风格迁移。通过在语音特征空间中进行操作，并利用离散傅里叶变换进行风格调制，可以实现平滑和连续的风格变化。

技术框架：ReverBERT的整体框架包括以下几个主要模块：1) 文本编码器：用于提取文本风格描述符；2) Transformer-based SSM层：将文本风格描述符与声学属性进行桥接，实现风格信息的融合；3) 语音解码器：根据融合后的声学特征生成目标语音。该框架利用离散傅里叶变换对潜在语音特征进行处理，以实现更精细的风格控制。

关键创新：ReverBERT的关键创新在于提出了Transformer-based SSM层，该层能够有效地将文本风格信息融入到语音特征中，同时保持较低的计算复杂度。与传统的Transformer结构相比，SSM层在处理长序列时具有更高的效率。此外，在语音空间中直接操作并结合离散傅里叶变换，使得风格调制更加平滑和连续。

关键设计：Transformer-based SSM层的具体结构未知，但可以推测其结合了Transformer的注意力机制和SSM的序列建模能力。损失函数的设计可能包括语音重建损失、风格相似度损失等，以保证生成语音的质量和风格的准确性。具体的参数设置和网络结构细节需要在论文原文或代码中进一步考察。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ReverBERT在自然度、表现力和计算效率方面均优于现有方法。具体的性能数据和提升幅度需要在论文原文中查找。该模型在保持高质量语音特征的同时，显著减少了推理时间，使其更适用于实时应用场景。

🎯 应用场景

ReverBERT在语音合成、语音助手、游戏开发等领域具有广泛的应用前景。它可以用于创建具有特定风格的语音内容，例如，模仿特定人物的口音或情感表达。此外，ReverBERT还可以用于改善语音合成的自然度和表现力，提升用户体验。未来，该技术有望应用于个性化语音交互和情感计算等领域。

📄 摘要（原文）

Text-driven speech style transfer aims to mold the intonation, pace, and timbre of a spoken utterance to match stylistic cues from text descriptions. While existing methods leverage large-scale neural architectures or pre-trained language models, the computational costs often remain high. In this paper, we present \emph{ReverBERT}, an efficient framework for text-driven speech style transfer that draws inspiration from a state space model (SSM) paradigm, loosely motivated by the image-based method of Wang and Liu~\cite{wang2024stylemamba}. Unlike image domain techniques, our method operates in the speech space and integrates a discrete Fourier transform of latent speech features to enable smooth and continuous style modulation. We also propose a novel \emph{Transformer-based SSM} layer for bridging textual style descriptors with acoustic attributes, dramatically reducing inference time while preserving high-quality speech characteristics. Extensive experiments on benchmark speech corpora demonstrate that \emph{ReverBERT} significantly outperforms baselines in terms of naturalness, expressiveness, and computational efficiency. We release our model and code publicly to foster further research in text-driven speech style transfer.