Low-latency Real-time Voice Conversion on CPU
作者: Konstantine Sadov, Matthew Hutter, Asara Near
分类: cs.SD, cs.LG, eess.AS
发布日期: 2023-11-01
备注: 8 pages, 2 figures
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出LLVC以解决实时语音转换的低延迟问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 实时语音转换 生成对抗网络 知识蒸馏 低延迟 低资源消耗
📋 核心要点
- 现有的语音转换方法在实时性和资源消耗方面存在显著不足，难以满足实际应用需求。
- LLVC模型通过结合生成对抗网络和知识蒸馏技术，优化了语音转换的延迟和资源使用。
- 实验结果显示，LLVC在16kHz下的延迟低于20毫秒，速度接近实时的2.8倍，显著提升了性能。
📝 摘要（中文）
我们将之前音频处理和生成神经网络的架构适配于实时任意到单一的语音转换任务。我们提出的模型LLVC（低延迟低资源语音转换）在16kHz的比特率下延迟低于20毫秒，并且在消费级CPU上运行速度接近实时的2.8倍。LLVC结合了生成对抗架构和知识蒸馏技术，以实现这一性能。据我们所知，LLVC在开源语音转换模型中实现了最低的资源使用和延迟。我们提供了开源样本、代码和预训练模型权重，链接为https://github.com/KoeAI/LLVC。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决实时语音转换中的高延迟和高资源消耗问题。现有方法往往无法在消费级设备上实现低延迟的实时处理，限制了其应用场景。
核心思路：论文提出的LLVC模型通过结合生成对抗网络和知识蒸馏，旨在在保证语音质量的同时，降低延迟和资源消耗。这样的设计使得模型能够在较低的计算资源下实现高效的语音转换。
技术框架：LLVC的整体架构包括音频输入模块、生成对抗网络模块和知识蒸馏模块。音频输入模块负责接收和预处理输入语音，生成对抗网络模块用于生成目标语音，而知识蒸馏模块则用于提升模型的学习效率和性能。
关键创新：LLVC的主要创新在于其在开源语音转换模型中实现了最低的资源使用和延迟，结合了生成对抗网络和知识蒸馏的优势，显著提升了实时处理能力。
关键设计：模型在设计上采用了特定的损失函数以平衡生成语音的质量和转换速度，同时在网络结构上进行了优化，以适应低延迟的需求。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，LLVC在16kHz比特率下的延迟低于20毫秒，速度接近实时的2.8倍，相较于现有的语音转换模型，资源使用显著降低，展示了其在实时语音处理中的优越性。
🎯 应用场景
LLVC模型的潜在应用场景包括实时语音翻译、语音助手、在线游戏语音聊天等领域。其低延迟和低资源消耗的特性使得在移动设备和边缘计算环境中应用成为可能，具有广泛的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
We adapt the architectures of previous audio manipulation and generation neural networks to the task of real-time any-to-one voice conversion. Our resulting model, LLVC ($\textbf{L}$ow-latency $\textbf{L}$ow-resource $\textbf{V}$oice $\textbf{C}$onversion), has a latency of under 20ms at a bitrate of 16kHz and runs nearly 2.8x faster than real-time on a consumer CPU. LLVC uses both a generative adversarial architecture as well as knowledge distillation in order to attain this performance. To our knowledge LLVC achieves both the lowest resource usage as well as the lowest latency of any open-source voice conversion model. We provide open-source samples, code, and pretrained model weights at https://github.com/KoeAI/LLVC.