SMART-Multi-Speaker-Style-TTS

VITS(Conditional Variational Autoeencoder with Adversarial Learning for End-to-End Text-To-Speech) 기반의 Multi-Speaker Style TTS 모델입니다. 공개된 코드는 2021년도 과학기술통신부의 재원으로 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받아 수행한 "소량 데이터만을 이용한 고품질 종단형 기반의 딥러닝 다화자 운율 및 감정 복제 기술 개발" 과제의 일환으로 공개된 코드입니다.

SMART-Multi-Speaker-Style-TTS 모델은 VITS 모델을 기반으로 Reference speaker embedding와 Style Tag Text로 부터 speaker embedding과 style embedding을 각각 추출하여 반영하는 Multi-Speaker Style TTS 모델입니다.

학습에 사용한 다화자 한국어 데이터셋은 본 과제의 일환으로 SKT에서 수집한 데이터셋으로, 2022년 초에 공개될 예정입니다.

VITS 모델을 기반으로 하여 아래 부분들을 개선하였습니다.

Implemented

• [x] Text encoder를 Transformer block에서 Convolutional block으로 교체, 불안정한 한국어 학습 개선
• [x] pre-trained 된 Ko-Sentence-BERT를 활용하여 Style Tag로 부터 style embedding을 추출, conditional input으로 주어 학습
• [x] 화자, 스타일, 간의 disentanglement를 위한 random reference sampling 기법
• [x] 대용량 화자 + 소용량 화자에 대한 학습
• [ ] Speaker / Style / Text disentanglement via mutual information minimization 기법 적용
• [ ] Multi-language TTS (한국어/영어)

Requirements

• python 3.6.13
• Ko-Sentence-BERT-SKTBERT dependency (sub directory의 requirements 확인)
• VITS dependency (requirements.txt)

Training

To train the model, run this command:

python train.py -c configs/[config].json -m [name]

Evaluation

To evaluate, run:

python inference.py

Results

현재 samples에 저장된 샘플들은 한국어 DB를 사용해 학습한 샘플이며, 2022년 초 새로운 한국어 DB 공개 예정에 있습니다.

Reference code

• VITS : https://github.com/jaywalnut310/vits
• Ko-Sentence-BERT-SKTBERT : https://github.com/BM-K/KoSentenceBERT-SKT

Technical document

본 프로젝트 관련 개선사항들에 대한 기술문서는 여기를 참고해 주세요.

Licence

SMART-Multi-Speaker-Style-TTS is licensed under the GNU General Public License version 3. The license can be found under LICENSE. SMART-Multi-Speaker-Style-TTS uses a modified version of code from vits in which the original code can be found here, and is licensed under the MIT license.