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「メタヒューリスティクスの説明：アントコロニーオプティマイゼーション」

最適化アルゴリズムの世界では、自然界の驚異に触発された多くの手法が存在します進化に基づく遺伝的アルゴリズムから冷却戦略まで、多岐にわたります

確率的なML（機械学習）とは、Pythonを使ったクォンタイルマッチングの例

回帰モデルを訓練する際には、ポイント予測を得ますしかし、実際のところ、私たちはしばしば各予測に関連する不確実性を推定することに興味がありますそれを実現するために、私たちは次のことを仮定します...

「データサイエンスの求職活動を諦める」

仕事探しは大変です当たり前のことですある分野から別の分野に移ることはさらに難しいですキャリアをデータサイエンスに進めることは簡単ではないと私は言うことはありません私の中心的な信念はそれが難しいということです...

韓国の研究者がVITS2を提案：自然さと効率性の向上のためのシングルステージのテキスト読み上げモデルにおける飛躍的な進歩

この論文では、以前のモデルのさまざまな側面を改善することにより、より自然な音声を合成する単一ステージのテキストから音声へのモデルであるVITS2が紹介されています。このモデルは、不自然さの断続的な問題、計算効率、音素変換への依存性といった問題に取り組んでいます。提案手法は、自然さの向上、マルチスピーカーモデルにおける音声特性の類似性、トレーニングおよび推論効率を向上させます。以前の研究では音素変換への強い依存度が大幅に低下し、完全なエンドツーエンドの単一ステージアプローチが可能になりました。以前の手法： 2段階のパイプラインシステム：これらのシステムは、入力テキストから波形を生成するプロセスを2つの段階に分割しました。最初の段階は、入力テキストからメルスペクトログラムや言語特徴などの中間音声表現を生成しました。2番目の段階では、これらの中間表現に基づいて生の波形を生成しました。これらのシステムには、最初の段階から2番目の段階へのエラー伝播、メルスペクトログラムなどの人間によって定義された特徴への依存、中間特徴の生成に必要な計算などの制限がありました。単一ステージのモデル：最近の研究では、入力テキストから直接波形を生成する単一ステージのモデルが積極的に探求されています。これらのモデルは、2段階のシステムを上回るだけでなく、人間の音声とほとんど区別できない高品質の音声を生成する能力も示しています。 J. Kim、J. Kong、J. Sonによるエンドツーエンドのテキストから音声への条件付き変分オートエンコーダによる敵対的学習は、単一ステージのテキストから音声への合成の分野での重要な先行研究でした。この以前の単一ステージアプローチは大きな成功を収めましたが、断続的な不自然さ、デュレーション予測の効率の低さ、複雑な入力形式、マルチスピーカーモデルにおける不十分な話者の類似性、トレーニングの遅さ、音素変換への強い依存性などの問題がありました。本論文の主な貢献は、以前の単一ステージモデルで見つかった問題、特に上記の成功したモデルで言及された問題に取り組み、テキストから音声合成の品質と効率を向上させる改良を導入することです。ディープニューラルネットワークベースのテキストから音声への変換は、大きな進歩を遂げています。連続的な波形への不連続なテキストの変換と、高品質の音声オーディオの確保が課題です。以前の解決策は、テキストから中間音声表現を生成し、それらの表現に基づいて生の波形を生成する2つの段階にプロセスを分割しました。単一ステージのモデルは積極的に研究され、2段階のシステムを上回っています。この論文では、以前の単一ステージモデルで見つかった問題に取り組むことを目指しています。本論文では、デュレーション予測、正規化フローを持つ拡張変分オートエンコーダ、アライメントサーチ、話者条件付きテキストエンコーダの4つの領域で改善点が説明されています。敵対的学習を通じてトレーニングされた確率的なデュレーション予測器が提案されています。モノトニックアライメントサーチ（MAS）は、品質向上のための修正を加えたアライメントに使用されます。モデルは、長期依存関係を捉えるために正規化フローにTransformerブロックを導入します。話者条件付きテキストエンコーダは、各話者のさまざまな音声特性をより良く模倣するために設計されています。 LJ SpeechデータセットとVCTKデータセットで実験が行われました。モデルの入力として音素シーケンスと正規化されたテキストの両方が使用されました。ネットワークはAdamWオプティマイザを使用してトレーニングされ、トレーニングはNVIDIA V100 GPUで実施されました。合成音声の自然さを評価するためにクラウドソーシングされた平均意見スコア（MOS）テストが実施されました。提案手法は、以前のモデルと比較して合成音声の品質において大きな改善が示されました。提案手法の妥当性を検証するために削除研究が行われました。最後に、著者は実験、品質評価、計算速度の測定を通じて提案手法の妥当性を示しましたが、音声合成の分野にはまだ解決すべきさまざまな問題が存在し、彼らの研究が将来の研究の基盤となることを期待しています。