A Comprehensive Study of Content Representations for Speech Synthesis

📄 arXiv: 2609.30975v1 📥 PDF

作者: Diego Torres, Axel Roebel, Nicolas Obin

分类: eess.AS, cs.LG, cs.SD

发布日期: 2026-09-25

备注: 5 pages, 1 figure

💡 一句话要点

提出统一生成框架以比较语音合成内容表示

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语音合成 内容表示 生成模型 说话者身份 韵律分析 多模态模型

📋 核心要点

  1. 现有的语音内容表示方法缺乏统一的比较框架，难以直接评估其在不同任务中的表现。
  2. 本文提出了一种基于生成模型的评估方法，专注于不同内容表示的生成效果，涵盖多个维度。
  3. 实验结果显示，解耦效果与表示的信息容量和训练目标的相互作用密切相关，提供了新的见解。

📝 摘要（中文）

语音内容表示在语音转换、语音到语音翻译和多模态语言模型中至关重要，但在一个共同的生成框架下进行比较的研究较少。本文通过训练一个仅基于每种表示的生成模型，并从内容、说话者身份和韵律三个维度评估生成的音频，填补了这一空白。研究发现，存在两种不同的表示模式：一种几乎重构原始音频，另一种有效解耦说话者身份。这些结果表明，解耦不仅依赖于监督，还与训练目标和表示的信息容量之间的相互作用有关：只有在容量受到充分约束时，监督表示才能有效解耦说话者身份。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决语音内容表示在不同任务中的比较问题，现有方法未能在统一框架下评估其性能和特性。

核心思路：通过训练一个生成模型，针对每种内容表示进行评估，分析其在内容、说话者身份和韵律方面的表现，以揭示不同表示的特性和优劣。

技术框架：研究采用了一个生成模型，模型输入为不同的语音内容表示，输出为生成的音频。评估过程包括对生成音频的内容、说话者身份和韵律进行分析。

关键创新：本研究的创新在于首次在统一的生成框架下比较多种语音内容表示，揭示了解耦效果与信息容量和训练目标之间的关系。

关键设计：在模型设计中，采用了不同的损失函数以优化生成音频的质量，确保在解耦说话者身份时，监督表示的容量受到适当约束。具体参数设置和网络结构的细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，某些表示能够几乎完全重构原始音频，而其他表示则在有效解耦说话者身份方面表现优异。具体而言，监督表示在容量受限时才能有效解耦，提供了对现有方法的重要补充和改进。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括语音合成、语音转换和多模态交互系统等。通过优化语音内容表示，可以提升语音技术的自然性和准确性，推动人机交互的智能化发展，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Speech content representations are central to voice conversion, speech-to-speech translation, and multimodal language models, yet they are rarely compared under a common generative framework that directly measures what each representation contains. We address this by training a generative model conditioned solely on each representation and evaluating the generated audio along the content, speaker identity, and prosody axes. Across SSL features, supervised tokens, posteriorgrams, and neural audio codecs, we find two distinct regimes: representations that nearly reconstruct the original audio, and representations that effectively disentangle speaker identity. These results show that disentanglement depends not on supervision alone, but on the interaction between the training objective and the representation's information capacity: supervised representations only disentangle speaker identity when their capacity is sufficiently constrained.