Match-TTS-Japanese Spaces

a not official fork of matcha-tts for japanese language.

some onnx codes help english-tts

Difference

• Focus on Japanese Language
• Focus on onnx
• Focus on Dataset/Model

Matcha-TTS 日本語

Matcha-TTSは比較的新しいTTSエンジンです。 これからのAIには音声合成機能は欠かせません。TTSの最重要項目はデータセットです。エンジンはデーターセットほど品質で違いは生み出せません。 データーセットから作成したモデルが揃っていれば、知名度が低くても十分です。 そしてMatcha-TTSは速度・容量・ライセンス的に、実用性においては他と比べて大きく劣る要素はありません。

違い

• 日本語特化 - (そのうち、クリーナーを組み込みます)
• Onnx特化 ブラウザーとUnity(C#)
• データー/モデル を作ります

モデル

出来そうな気もするけど、シングルとマルチスピーカの変換の仕方はわかりません。 正直、シングルがずば抜けて品質がいいわけではなく、サイズ的な違いは少なく、話者100人と1人だと、マルチスピーカーの方がお得感があるので、話者の数が少なくてもマルチスピーカーの訓練を主にしています。 　ただ、まだまだ、研究中です。最終的にはシングルでトレーニングしたのをコーパス出力して、それをマルチスピーカーで結合するのがいいかと思っています。

Speakerの違い

Single Speaker

• ほぼすべてLJSpeechをベースです。(ライセンス的な制限もありませんし。音質の変化も感じません)

Multi Speaker

• VCTKのライセンスを緩いですが回避したいので、VCTKのpretrainedは使いません。
• 100Speakers は最大スロット数を示すモデルの型で、実際には数人スピーカーしか訓練していないモデルばかりです。

最終品質

音質とイントネーションのバランスで苦労しています。

• 音素が揃っている大型モデル(Large/Huge)を単独でトレーニングすると、音質はいい。ただしイントネーションは怪しい
• 混ぜたり、Fine-Tuneするとイントーネーションはよくなるが、音質は悪くなる
• カリキュラム学習がうまくいっているのか、長文の分解で失敗しているのか不明
• シンプルなPhonemizeでは難しいのでは考えています。英語までとはいわないが、センテンスで分割マークを入れたい（ブラウザーでも動く入れ方を検討中)

品質検出ツールがない

• ある程度トレーニングすると大抵CERは高品質。ただしCERは、たどたどしい、ゆっくりな日本語やRobotic音声にも、満点を与えるので、単独で評価できない
• Roboticな出力はMore-all 出力すればある程度わかります。（人間が聞く必要あるけど)
• 一部のコーパス出力でもイントネーションを比べることは出来ますが(人間が聞く必要あるけど) 完全なカバーではない。

Phonemize

Tacorton2-Japanseにあるように、いろいろ変換方式ありますが、ブラウザーで使えないので検討中です。

• openjtalk-g2p - デフォルトで使用しています。(Phonemize/Cleanerを明記していない限りこれです。)ただし、ブラウザーで使えない(OpenJtalkがない)
• julis-segmentation - Conqui-TTSもデフォルトはこれだったような。シンプルだけど、ブラウザーで使えそう (kuromoji.jsがある)

シングルスピーカーモデル

まだブラウザーで動く、Phonemizerが出来ていないので、正式にはモデルは非公開中

モデル制作の感想

大きいモデルは、いきなり作るとイントネーションが残念なことになるので、以前作っていたモデルをベースに継続している。代わりに音が残念なことになっている。