Migliorare l'addestramento del vocoder con l'apprendimento contrastivo

Recenti progressi nei vocoder hanno portato a risultati impressionanti nella generazione di Audio che suona molto simile al parlato umano. Questi sistemi stanno diventando sempre più bravi a creare suoni realistici utilizzando meno memoria e lavorando più velocemente. Tuttavia, una grande sfida per questi modelli è che spesso hanno bisogno di un sacco di dati audio per imparare a produrre suoni di alta qualità. In situazioni in cui non ci sono abbastanza dati, addestrare questi modelli diventa difficile.

Per affrontare questo problema, proponiamo di utilizzare un metodo chiamato Apprendimento Contrastivo. Questo approccio mira a migliorare la qualità dei suoni generati dal vocoder senza cambiare il modello stesso o avere bisogno di più dati. Introduciamo un compito che confronta diversi tipi di rappresentazioni audio per aiutare il vocoder a imparare meglio in situazioni di dati limitati.

#Sfide nell'Addestramento dei Vocoder

I vocoder basati su Reti Generative Avversariali (GAN) sono diventati molto popolari ed efficaci nella creazione di audio di alta qualità. Tuttavia, ci sono due sfide principali quando si addestrano questi modelli: non avere abbastanza dati e problemi con il Discriminatore, che è parte del sistema che giudica se l'audio generato è reale o falso.

Nei casi con un solo parlante, la quantità di dati audio disponibili può essere limitata. Questa situazione rende difficile migliorare i vocoder in tali vincoli. Per affrontare questo problema, possiamo utilizzare tecniche di apprendimento non supervisionato per estrarre segnali extra che aiutano il sistema a imparare. L'apprendimento non supervisionato ha mostrato buoni risultati in vari compiti legati al parlato, quindi pensiamo che possa aiutare anche nell'addestramento dei vocoder.

La seconda sfida è che il discriminatore può diventare troppo concentrato nel distinguere audio reale da falso, soprattutto quando ha a disposizione una piccola quantità di dati. Quando questo accade, il modello non funziona bene. In altri campi, utilizzare l'apprendimento contrastivo per il discriminatore è stato utile per migliorare le prestazioni e la resilienza. Tuttavia, nel caso dei vocoder, applicare semplicemente l'apprendimento contrastivo ai mel-spettrogrammi non aiuterà perché non coinvolge il discriminatore. Pertanto, suggeriamo di estendere questo compito per coinvolgere sia i mel-spettrogrammi che le forme d'onda.

#Metodo Proposto

Abbiamo sviluppato due compiti principali per addestrare il modello del vocoder. Per prima cosa, proponiamo un compito di apprendimento contrastivo focalizzato sui mel-spettrogrammi. Questo implica prendere segmenti dell'audio, applicare alcune mascherature e utilizzare questi segmenti modificati per creare campioni positivi e negativi. Addestrando il modello a riconoscere questi campioni, impara rappresentazioni migliori che migliorano le sue prestazioni.

Il secondo compito combina mel-spettrogrammi e forme d'onda, permettendo sia al generatore che al discriminatore di imparare insieme. Questo approccio duale incoraggia il modello a comprendere le connessioni tra le diverse forme audio. Introducendo questo approccio multimodale, crediamo che aiuterà a prevenire l'overfitting del discriminatore, migliorando anche la qualità complessiva dell'audio generato.

Per combinare questi compiti contrastivi con gli obiettivi di addestramento tradizionali dei GAN, creiamo un framework di multitasking. Questo framework ci consente di ottimizzare sia i compiti originali che i compiti di apprendimento contrastivo aggiuntivi simultaneamente, portando a migliori prestazioni per il vocoder.

#Impostazione Sperimentale

Per valutare quanto siano efficaci i nostri metodi, abbiamo condotto esperimenti utilizzando un dataset ben noto chiamato LJSpeech. Questo dataset consiste in brevi clip audio pronunciate da un unico parlante, rendendolo una scelta adatta per testare i vocoder. Abbiamo effettuato diverse sessioni di addestramento su questo dataset, confrontando i nostri metodi proposti con i vocoder GAN tradizionali.

Abbiamo implementato i nostri compiti di apprendimento contrastivo insieme a modelli consolidati, concentrandoci in particolare sulle versioni di HiFi-GAN che sono ampiamente riconosciute per la loro qualità audio. Facendo ciò, abbiamo cercato di valutare obiettivamente quanto bene si comportano i nostri metodi rispetto a questi modelli noti.

#Risultati e Analisi

Dopo aver addestrato i nostri modelli sull'intero dataset, abbiamo scoperto che, sebbene i nostri metodi mostrassero prestazioni comparabili ai modelli di base, non li superavano significativamente. Tuttavia, eravamo particolarmente interessati a come i nostri metodi si comportassero quando c'erano pochi dati disponibili.

Eseguire esperimenti con solo il 20% del dataset di addestramento ha rivelato una differenza più significativa. Il modello HiFi-GAN tradizionale ha visto un calo di prestazioni quando addestrato su dati limitati, mentre i modelli che hanno utilizzato i nostri compiti di apprendimento contrastivo hanno sperimentato un calo minore. In particolare, il modello che utilizzava l'apprendimento contrastivo tra mel-spettrogrammi e forme d'onda è stato notevolmente meno influenzato dalla limitazione dei dati, il che suggerisce che il nostro approccio aiuta a mantenere migliori prestazioni in queste condizioni difficili.

#Discussione

Gli esperimenti mostrano che il nostro approccio di apprendimento contrastivo proposto può estrarre segnali di supervisione extra, aiutando a migliorare l'addestramento del vocoder anche quando ci sono dati limitati. Questo è particolarmente importante poiché molte applicazioni potrebbero non avere accesso a grandi quantità di dati audio. Inoltre, abbiamo scoperto che il metodo per combinare mel-spettrogrammi e forme d'onda ha funzionato meglio, fornendo un modo efficace per supportare il vocoder e limitare l'overfitting.

È interessante notare che, mentre ci si aspetterebbe normalmente che modelli più grandi avessero maggiori difficoltà con dati limitati, i nostri risultati hanno indicato che uno dei vocoder più grandi ha funzionato sorprendentemente meglio in queste restrizioni. Questa osservazione potrebbe essere attribuita alla scelta dell'architettura e all'equilibrio tra i componenti generatore e discriminatore.

#Conclusione

In sintesi, il nostro lavoro introduce un framework di apprendimento contrastivo progettato per migliorare l'addestramento dei vocoder GAN. Il nostro approccio dimostra con successo che compiti supplementari possono migliorare la qualità dell'audio generato senza richiedere dati aggiuntivi o modificare la struttura del modello. Questo è particolarmente cruciale quando i dati di addestramento disponibili sono limitati.

Guardando avanti, intendiamo testare i nostri metodi su varie architetture di modelli e con diversi dataset per valutarne l'efficacia in più contesti. Questo include l'esplorazione di dataset con più parlanti, dove i problemi di insufficienza dei dati sono anche prevalenti. Inoltre, ci proponiamo di indagare altri modi per valutare le prestazioni del discriminatore, il che potrebbe fornire una visione più completa di quanto bene i nostri metodi si comportano.