SLP研究会@201702

1. ©Yuki Saito, 2017/02/17
DNNテキスト音声合成のための
Anti-spoofing に敵対する学習アルゴリズム
齋藤 佑樹, 高道 慎之介, 猿渡 洋 (東京大学)
第115回 音声言語情報処理研究会（SIG-SLP）
音声合成・応用（1）

2. /21
 音声合成:
– 入力情報から音声を人工的に合成する技術
 統計的パラメトリック音声合成:
– 音声特徴量を統計モデルによりモデル化 & 生成
• Deep Neural Network (DNN) 音声合成 [Zen et al., 2013.]
– 利点: 高い汎用性 & 容易な応用
• アミューズメント応用 [Doi et al., 2013.] や 言語教育 [高道 他, 2015.] など
– 欠点: 合成音声の音質劣化
• 生成される特徴量系列の過剰な平滑化が一因
1
研究分野: 統計的パラメトリック音声合成
テキスト音声合成:
Text-To-Speech (TTS)
Text Speech

3. /21
 改善策: 自然 / 合成音声特徴量の分布の違いを補償
– 分布の2次モーメント (系列内変動など) [Toda et al., 2007.]
– ヒストグラム [Ohtani et al., 2012.]
 本発表: Anti-spoofing に敵対するDNNテキスト音声合成
– 声のなりすましを防ぐ anti-spoofing を詐称するように学習
– 自然 / 合成音声特徴量の分布の違いを敵対的学習で補償
• 従来の補償手法の拡張に相当 [Goodfellow et al., 2014.]
 結果:
– 従来のDNN音響モデル学習と比較して音質が改善
– 提案手法におけるハイパーパラメータ設定の頑健性を確認
2
本発表の概要

4. /213
目次
 研究背景
 従来のDNN音響モデル学習
 Anti-spoofing に敵対するDNN音響モデル学習
 実験的評価
 まとめ

5. /214
DNNを音響モデルとして用いたTTSの枠組み
𝒙
⋯
෡𝒀
Acoustic models
⋯
⋯
𝒙1
𝒙 𝑇
෡𝒀1
෡𝒀 𝑇
Spectrum
Continuous F0
Voiced / unvoiced
Band
aperiodicity
Linguistic
feats.
Static-dynamic
mean vectors
(generated speech feats.)
[Zen et al., 2013.]
⋯⋯
0
0
1
1
a
i
u
1
2
3
Phoneme
Accent
Mora
position
Frame
position
etc.
0

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従来のDNN音響モデル学習:
Minimum Generation Error (MGE) 学習
5
Generation
error
𝐿G 𝒚, ෝ𝒚
Linguistic
feats.
[Wu et al., 2016.]
Natural
speech
feats.
𝐿G 𝒚, ෝ𝒚 =
1
𝑇
ෝ𝒚 − 𝒚 ⊤ ෝ𝒚 − 𝒚 → Minimize
𝒚
ML-based
parameter
generation
Generated
speech
feats.
ෝ𝒚
Acoustic models
𝒙
⋯
෡𝒀
⋯
⋯
𝒙1
𝒙 𝑇

7. /216
MGE学習の問題点: 自然音声と異なる特徴量の分布
Natural MGE
21st mel-cepstral coefficient
23rdmel-cepstral
coefficient
自然音声と比較して特徴量の分布が縮小...
(系列内変動[Toda et al., 2007.] は分布の2次モーメントを明示的に補償)

8. /217
目次
 研究背景
 従来のDNN音響モデル学習
 Anti-spoofing に敵対するDNN音響モデル学習
 実験的評価
 まとめ

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Anti-spoofing:
合成音声による声のなりすましを防ぐ識別器
8
[Wu et al., 2016.] [Chen et al., 2015.]
𝐿D,1 𝒚 𝐿D,0 ෝ𝒚
𝐿D 𝒚, ෝ𝒚 = → Minimize−
1
𝑇
෍
𝑡=1
𝑇
log 𝐷 𝒚 𝑡 −
1
𝑇
෍
𝑡=1
𝑇
log 1 − 𝐷 ෝ𝒚 𝑡
合成音声を
合成音声と識別させる
自然音声を
自然音声と識別させる
ෝ𝒚
Cross entropy
𝐿D 𝒚, ෝ𝒚
1: natural
0: generated
Generated
speech feats.
𝒚Natural
speech feats.
Feature
function
𝝓 ⋅
本発表では
𝝓 𝒚 𝑡 = 𝒚 𝑡
Anti-spoofing
𝐷 ⋅
or

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Anti-spoofing に敵対する音響モデル学習
9
𝜔D: 重み, 𝐸 𝐿G
, 𝐸 𝐿D
: 𝐿G 𝒚, ෝ𝒚 , 𝐿D,1 ෝ𝒚 の期待値
合成音声を
自然音声と識別させる
𝐿 𝒚, ෝ𝒚 = 𝐿G 𝒚, ෝ𝒚 + 𝜔D
𝐸 𝐿G
𝐸 𝐿D
𝐿D,1 ෝ𝒚 → Minimize
𝐿G 𝒚, ෝ𝒚
Linguistic
feats.
Natural
speech
feats.
𝒚
ML-based
parameter
generation
Generated
speech
feats.
ෝ𝒚
Acoustic models
𝒙
⋯
෡𝒀
⋯
⋯
𝒙1
𝒙 𝑇
𝐿D,1 ෝ𝒚
1: natural
Feature
function
𝝓 ⋅
Anti-spoofing
𝐷 ⋅

11. /21
 ① 音響モデルの更新
 ② Anti-spoofing の更新
音響モデルと Anti-spoofing の交互最適化
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①と②の反復により最終的な音響モデルを構築！
FixedUpdated
UpdatedFixed
𝐿G 𝒚, ෝ𝒚
Linguistic
feats.
Natural
speech
feats.
𝒚
ML-based
parameter
generation
Generated
speech
feats.
ෝ𝒚𝒙
⋯
෡𝒀
⋯
⋯𝒙1
𝒙 𝑇
𝐿D,1 ෝ𝒚
1: natural
Feature
function
𝝓 ⋅
Linguistic
feats.
Natural
speech
feats.
𝒚
ML-based
parameter
generation
Generated
speech
feats.
ෝ𝒚𝒙
⋯
෡𝒀
⋯
⋯
𝒙1
𝒙 𝑇
𝐿D 𝒚, ෝ𝒚
1: natural
0: generated
Feature
function
𝝓 ⋅
or

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 音響モデル学習の損失関数:
– 敵対的学習 [Goodfellow et al., 2014.] と生成誤差最小化の組合せ
• 所望の入出力間対応関係を持った敵対的学習 [Reed et al., 2016.]
– 敵対的学習 = 真のデータ分布と生成分布間の距離最小化
• 分布間の距離 = Jensen-Shannon ダイバージェンス
• 自然 / 合成音声特徴量の分布の違いを補償
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提案手法に関する考察: 敵対的学習に基づく分布補償
⋯
𝒚
𝒙
𝒚 の分布𝐷 𝒚
ෝ𝒚 の分布
学習の進行

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自然音声に近づくような合成音声特徴量の生成
自然 / 合成音声特徴量の分布の違いを補償！
21st mel-cepstral coefficient
23rdmel-cepstral
coefficient
Natural MGE Proposed

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 系列内変動 (global variance): [Toda et al., 2007.]
– 特徴量分布の2次モーメント = 分布の広がり
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系列内変動の補償
明示的に使用していないにもかかわらず,
anti-spoofing が系列内変動を自動的に補償！
Feature index
0 5 10 15 20
10－3
10－1
101
Globalvariance
Proposed
Natural
MGE
10－2
100
10－4
大
小

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 Maximal Information Coefficient (MIC): [Reshef et al., 2011.]
– 2変量間の非線形な相関を定量化する指標
– 自然音声の特徴量間の相関は弱まる傾向 [Ijima et al., 2016.]
14
提案手法による副次的効果: 不自然な相関の緩和
Natural MGE
0
6
12
18
24
0 6 12 18 24
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
強
弱
Proposed
特徴量の分布や系列内変動のみならず,
特徴量間の相関も補償！
0 6 12 18 24 0 6 12 18 24

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目次
 研究背景
 従来のDNN音響モデル学習
 Anti-spoofing に敵対するDNN音響モデル学習
 実験的評価
 まとめ

17. /21
実験条件
データセット ATR 音素バランス503文 (16 kHz サンプリング)
学習 / 評価データ A－I セット 450文 / Jセット 53文
音声パラメータ 25次元のメルケプストラム, 𝐹0, 5帯域の非周期成分
コンテキストラベル 274次元 (音素, モーラ位置, アクセント型など)
前処理 Trajectory smoothing [Takamichi et al., 2015.]
予測パラメータ
メルケプストラム
(𝐹0, 非周期成分, 継続長は自然音声の特徴量を利用)
最適化アルゴリズム AdaGrad [Duchi et al., 2011.] (学習率 0.01)
音響モデル Feed-Forward 274 – 3x400 (ReLU) – 75 (linear)
Anti-spoofing Feed-Forward 25 – 2x200 (ReLU) – 1 (sigmoid)
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提案手法の初期化・学習および客観評価
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 初期化:
– 音響モデル: MGE学習
– Anti-spoofing: 自然音声とMGE学習後の合成音声を識別
 学習時:
– 音響モデル: Anti-spoofing に敵対する学習
– Anti-spoofing: 自然音声と当該学習時点での合成音声を識別
 客観評価指標:
– 特徴量の生成誤差 𝐿G 𝒚, ෝ𝒚
– Anti-spoofing における詐称率
• 詐称率: 合成音声を自然音声と誤識別した割合
• ここでの anti-spoofing はMGE学習後の合成音声を用いて構築
提案手法の重み 𝜔D の変化に伴う客観評価指標の変化を調査

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客観評価結果
18
生成誤差 詐称率
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
重み 𝜔D
0.45
0.50
0.55
0.60
0.65
0.70
0.75
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
0.8
1.0
良
良
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
重み 𝜔D
悪化
改善
𝜔D ≥ 0.3 で 詐称率 ≥ 99%

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音質に関する主観評価結果
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エラーバーは95%信頼区間
音声サンプル: http://sython.org/demo/icassp2017advtts/demo.html
Proposed
𝜔D = 1.0
Proposed
𝜔D = 0.3
MGE
𝜔D = 0.0
音質に関するプリファレンススコア (評価者数8名)
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
改善
有意差なし
音質の改善 & ハイパーパラメータ設定に対する頑健性を確認！

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目次
 研究背景
 従来のDNN音響モデル学習
 Anti-spoofing に敵対するDNN音響モデル学習
 実験的評価
 まとめ

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まとめ
 目的: 統計的パラメトリック音声合成の音質改善
 提案手法: Anti-spoofing に敵対するDNNテキスト音声合成
• 自然 / 合成音声特徴量の分布の違いを敵対的学習で補償
• 系列内変動だけでなく, 特徴量間の相関も補償
 結果:
– 従来のDNN音響モデル学習と比較して音質が改善
– 提案手法におけるハイパーパラメータ設定の頑健性を確認
 今後の検討事項:
– 時間・言語依存の anti-spoofing の導入
– 提案手法の 𝐹0・継続長生成への拡張
• → 2017年春季ASJ (3/16(木) 16:15 ～) で発表予定
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