情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

離散音声トークン生成によるテキスト音声合成のための音声主観評価値予測に基づく decoding 戦略
山内 一輝1,a)

中田 亘1

齋藤 佑樹1

猿渡 洋1

概要：本論文では，離散音声トークン生成に基づくテキスト音声合成モデルおける decoding 戦略について探求する．我々は，テキスト生成における嗜好データに基づく decoding 戦略に着想を得た，離散音声トークン生成に向けた主観評価値予測に基づく新たな decoding 戦略を提案する．主観評価実験により，提案手法が合成音声の degeneration 問題を回避し，自然性を向上させるのに有効であることを示す．提案手法はモジュール性および拡張性が高く，音声合成モデルをアライメントするための有望なアプローチである．

Kazuki Yamauchi1,a)Wataru Nakata1

1. はじめにYuki Saito1

Hiroshi Saruwatari1

音声を合成する TTS モデルに関する研究が活発に行われている [4], [5]．NAC は，入力された音声やオーディオ信

テキスト音声合成 (Text-to-Speech: TTS) [1] とは，任号を離散的なトークン列に変換し，様々なダウンストリー意のテキストから対応する自然な読み上げ音声を合成するムタスクに利用できるようにする技術である．離散音声技術であり，音声 AI アシスタントなどに用いられている．

トークンを利用することで，自然言語処理分野の特にテキ

音声は人間にとって最も重要なコミュニケーション手段

スト生成分野において研究されてきた離散トークン処理手の一つであり，テキストとは異なり発話者の感情や些細な法に類似した音声処理が可能となる [5], [6]．加えて，TTSニュアンスなども伝達できる．それゆえ，TTS は人間とコにおいて NAC のような離散音声トークンを音声の中間表ンピュータの自然なコミュニケーションを実現するために現として用いる利点は，音声の自己回帰的な生成の際に誤重要な技術である．

差蓄積の問題を軽減することができるという点がある．離TTS モデルは音声の中間特徴量を自己回帰的に予測する

散的な音声トークンを自己回帰的に予測する場合，有限のモデルと，非自己回帰的に予測するモデルに分類される．

候補から次の音声トークンを選択することになるため，メ自己回帰的な TTS モデルは非自己回帰的な TTS モデルにルスペクトログラムのような連続的なな特徴に比べて，予対して，音声の継続長などの韻律の多様性を向上させ，合測誤差蓄積の問題が軽減されることが期待される．このよ成音声の表現力を向上させる傾向にある．従来の TTS モ

うに離散音声トークンを中間表現として用いる自己回帰的

デルではメルスペクトログラムが中間特徴量として用いらな TTS モデルは有望な手法であるが，テキスト生成分野れることが多いが，連続的なメルスペクトログラムを自己に比べて離散トークンの decoding 戦略について十分探究

回帰的に予測する場合，推論時に予測誤差蓄積の問題が起されていない．

き，特に長い音声の合成時に合成音声の品質が劣化する問題が起きる．

本論文では，離散音声トークン生成に基づく TTS モデ
ルおける decoding 戦略について探求する．我々は，テキ近年，メルスペクトログラムを中間特徴量として用いるスト生成における嗜好データに基づく decoding 戦略に着従来の TTS モデルと異なり，ニューラルオーディオコー想を得た，離散音声トークン生成に向けた主観評価値予測デック (Neural Audio Codec: NAC) [2], [3] モデルによっに基づく新たな decoding 戦略を提案する．我々はまず主て抽出された音声の離散的な表現を中間特徴量として利用

観評価実験により，テキスト生成分野において提案された，し，テキストを条件に NAC トークン列を生成することで離散トークンの自己回帰的な予測の際に起きる繰り返し生

1a)

東京大学, 7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo 113-8656, Japan.
yamauchi-kazuki042@g.ecc.u-tokyo.ac.jp

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝

成問題を軽減するためのサンプリングに基づく decoding

1情報処理学会研究報告
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ンの候補を絞ることで不適切なトークンの生成を防ぐ工夫

出力確率をしている．具体的には，top-k サンプリングでは，言語上位 k=4 単語がサンプリング候補

モデルの出力である各トークンの尤度に基づいて，サンプリングの候補を尤度の高い上位 k トークンに絞る（図 1）．

0.30
0.20

catdog0.15

lion

0.12tiger

また，top-p サンプリングでは，各トークンの尤度から計算

0.08

0.05

0.04

0.03

された出力確率に基づき，累積確率が p を範囲で最小の集

bird

rat

frog

dragon合を作成し，それらをサンプリングの候補とする（図 2）．

図 1: k = 4 とした top-k サンプリングの概念図．

このような工夫により top-k/top-p サンプリングは，サンプリングの候補の限定を行わない単純なサンプリング手法に比べて不適切なトークンが生成される問題を軽減してい

出力確率

るが，あくまで生成結果は確率的であり，生成結果の適切累積確率が p = 0.90 となる最小集合がサンプリング候補さは保証されないため，完全な解決には至っていない．

0.30
0.20

catdog

0.15

lion

2.3 Controlled decoding
0.12

tiger

0.08
bird0.05
rat0.04
frog

0.03
dragon

図 2: p = 0.90 とした top-p サンプリングの概念図．

言語モデルの出力テキストがより人間にとって好ましいものとなるように，言語モデルの出力を制御可能な decod-ing 戦略である controlled decoding [9] という手法が提案された．この手法では，まず，途中まで decoding されたテキストに対し，その人間にとって好ましさを予測するモデ戦略が，音声合成に対しても有効であることを示す．また，

ルである prefix scorer を人間の嗜好データに基づいて学習

我々の提案手法が従来のサンプリングに基づく decodingする．推論時は，まず M 単語からなるブロック（フレー戦略を上回り，合成音声の自然性の向上に有効であることズ）を K パターンサンプリングし，そのうち prefix scorerを示す．

により予測された人間にとっての好ましさのスコア (prefix2. 関連研究
2.1 言語モデルとサンプリング戦略score) が最も高いものを選択する．さらに，その続きとなる M 単語を K パターンサンプリングし，最も prefix scoreの高いものを選択するという手順を，テキストの生成が終テキスト生成の分野において，言語モデルを用いて自己了するまで繰り返す．テキストの生成にサンプリングを用回帰的に単語を生成するテキスト生成手法が重要視されている従来の手法は，生成結果の多様化させる一方で，サンいる．このような手法では，言語モデルは既に生成されたプリングによって望ましくない結果が生成されてしまうと単語列を条件に，次に生成され得る単語の尤度を出力する．

いう問題が発生する．一方で，controlled decoding は複数言語モデルの出力に基づき次の単語を選択 (decoding) すパターンのサンプリング結果から最も望ましいものを選択る戦略として最も単純な方法は，尤度が最も高い単語を選するため，そのような問題を軽減し出力結果の人間にとっ択するという手法 (greedy search) である．しかし，greedyての好ましさを安定化させることができる．また，同じ単search により単語を decoding すると，同じ単語が繰り返語の繰り返し列をはじめとして，尤度が高いフレーズとし生成されてしまうという問題がしばしば生じる．すなわ

人間にとって好ましいフレーズは異なる場合があるため，ち，過去に同じ単語の繰り返し列が生成されている場合，controlled decoding は言語モデルの出力結果を望ましい方

次の時刻においてもそれと同じ単語の尤度が高くなること向に制御するための有望な手法である．

で，同じ単語の繰り返しが生成されてしまう．

2.2 top-k/top-p サンプリング

3. 提案手法
我々は，controlled decoding に着想を得た，自己回帰的自己回帰的に単語（離散トークン）を予測する際に起こに離散音声トークンを生成する際の主観評価値予測に基づる繰り返し問題を軽減するための decoding 戦略として，く新たな decoding 戦略を提案する．提案手法はまず，途確率的なサンプリングに基づく top-k サンプリング [7] や中まで合成された音声に対する自然性に関する主観評価値

top-p サンプリング [8] が提案されている．これらの手法はを予測する prefix scorer を学習し，それを用いて音声を数

テキストを decoding する際にサンプリングを導入してお秒単位で逐次的に decoding する．提案手法の概要を図 3り，出力トークンを多様化し，同じトークン列の繰り返しに示す．

問題を軽減している．さらに，これらの手法では出力テキストの多様性を保持しながら，サンプリングされるトーク

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝

2情報処理学会研究報告
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Prefix score: 4.0

Prefix score: 4.3

Prefix score: 3.9

Prefix score: 4.1

Prefix score: 4.4

Prefix score: 3.8

Prefix score: 4.3

Prefix score: 3.6

Prefix score: 3.9

Prefix score: 4.1

𝐾

Selected

TTS model

Selected

Selected

Prefix score: 4.1
Prefix score: 4.0

TTS model

TTS model

図 3: 提案する音声主観値予測に基づく controlled decoding の概要．M 個の離散音声トークンからなるブロック単位で逐次的に音声を decoding する．

UTMOS-based
prefix scorer

MOS for full speech

DAC decoder

Truncated speech

図 4: UTMOS-based prefix scorer の学習方法の概要．
Transformer encoder

3.1 UTMOS-based preﬁx scorer
音声の自然性に関する主観評価値を予測するモデルとして UTMOS [10] がある．我々は，UTMOS をベースとして，途中まで合成された音声に対する自然性に関する主観G2P
Text

Cross-attention

Transformer decoder
BOS: DAC token

図 5: 使用した TTS モデルの概要．

評価値を予測する prefix scorer を構築する．prefix scorer
は途中まで decoding された音声を入力として受け取り，そ要を図 5 に示す．このモデルは，NAC トークンを音声の中れが完全に decoding されたときの自然性に関する主観評間表現として用いる音声処理システムである UTDUSS [11]価値を予測する必要がある．そこで，我々は UTMOS のに含まれる TTS モデルに基づいている．我々は離散音声学習時に，入力音声をランダムな時刻以降切り捨てるといトークン抽出のために Descript Audio Codec(DAC) [3] をう操作を行うことで，UTMOS ベースの prefix scorer を学学習した．テキストから DAC トークン列を生成するため習した（図 4）．なお，ここで選択する時刻は 0.5 秒単位との音響モデルとしては，Transformer TTS [12] に触発さした．

れ，入力テキストから DAC トークンを自己回帰的に予測する Transformer エンコーダデコーダモデル [13] を学習し3.2 音声主観値予測に基づく controlled decodingた．このモデルは，エンコーダ入力として音素列を取り，提案法では，TTS の推論時に，テキスト生成におけるデコーダがクロスアテンションメカニズムを通じて DAC

controlled decoding と同様にブロック単位で離散音声トートークン列を自己回帰的に生成する．また，DAC トーククンを decoding する．具体的には，まず M 個の離散音声ンを波形に変換するためのボコーダには離散単位抽出に使トークンからなるブロックを K パターンサンプリングす用した DAC モデルのデコーダをそのまま使用した．

る．次に，K パターンのブロックをそれぞれ DAC モデル

DAC モデルの設定について，コードブックサイズ（すなわのデコーダに入力し音声波形を生成し，UTMOS ベースのちコードブック内のコードベクトルの数）を 512 に，残差ベprefix scorer に入力して主観評価予測値 (prefix score) をクトル量子化 (Residual Vector Quantization: RVQ) [14]得る．そして，最も prefix score の高いブロックを選択し，のコードブック数を 1 に設定した．DAC エンコーダのそれを条件としてその続きとなるブロックを decoding しダウンサンプリングレートは 2, 3, 4, 4, 5 および 5, 4, 4, 3, 2ていくという手順を，離散音声トークンの生成が終了するに設定し，ダウンサンプリングレートを 480 とした．敵まで繰り返す．

対的学習の multi-period discriminator については，周期4. 実験的評価
4.1 実験条件
TTS モデルの設定: 本研究で使用した TTS モデルの概c 1959 Information Processing Society of Japan⃝を 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17 に設定し，FFT ウィンドウサイズを2048, 1024, 512, 256 に設定した．損失の重み付けについて
は，ハイパーパラメータ探索に基づいて RVQ のコミット
メント損失の重みを 2.0，コードブック損失の重みを 8.0 に3

情報処理学会研究報告
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表 1: サンプリング戦略に関する評価結果（95% 信頼区間付き MOS および UTMOS）．太字は最も MOS が高かったことを示す．
MethodMOS (↑)

UTMOS (↑)

greedy search

3.35 ± 0.09

4.27

naive sampling

3.57 ± 0.08

4.31

top-k top-p sampling

3.62 ± 0.08

4.36

sequence-level best-of-K

3.71 ± 0.07

4.46

block-wise best-of-K

3.73 ± 0.07

4.43

ground-truth

3.92 ± 0.07

4.43

設定し，メルスペクトログラム予測損失の重み (15.0) に近

音声トークンをサンプリング際には top-k top-p sampling

い値に調整した．DAC モデルはバッチサイズ 128，学習を用いた．

率 0.0001 で，8 つの NVIDIA A100 GPU 上で，230k イテ
レーション，約 30 時間で学習された．その他のハイパーパラメータについては、*1 公式モデルの設定に従った．

4.2 評価基準
クラウドソーシングを用いて，音声の自然性に関する音響モデルのネットワークアーキテクチャおよび訓練

MOS テストを実施した．各手法の合成音声をランダムに設定については，主に Transformer TTS の公式実装*2 に提示し，音声の自然性（人間らしく自然な音声に聴こえる従った．この音響モデルは Adam optimizer [15] を用いて，か）を 5 段階で評価させた．MOS 評価の受聴者はアメリ

バッチサイズ 32，学習率 0.001 で，単一の NVIDIA A100

カまたはイギリス在住のネイティブ英語話者に限定し，受GPU 上で，20 万回のイテレーション，約 3 時間で学習さ聴者数は 200 人，1 人の評価回数は 24 とした．また，先述れた．の 5 つの手法による合成音声の他に参考として LJSpeech

データセット: DAC モデルおよび音響モデルの学習にコーパスの自然音声も評価させた．

は，LJSpeech [16] を使用し，学習用（12,600 発話），検証

また，MOS テストによる主観評価だけでなく，参考用（250 発話），評価用（250 発話）サブセットに分割してとして UTMOS の計測も行った．具体的には，分割した用いた．また，すべての音声は 16 kHz にリサンプリング

LJSpeech の評価用セットに含まれる音声の書き起こし文して用いた．

250 文から各手法により音声を合成し，それらに対する比較手法: 本実験では，以下の 5 つの手法を比較した．

UTMOS の平均値を計算した．

• greedy search: 最も尤度の高いトークンを選択していく decoding 戦略

4.3 評価結果• naive sampling: サンプリングの候補の限定を行わ

評価結果を表 1 に示す．この結果における有意差の有無ない単純なサンプリングに基づく decoding 戦略

は，両側 t 検定によって p 値が 0.05 以下かどうかにより評• top-k top-p sampling: top-k によりサンプリング候価した．まず，top-k top-p sampling および naive sampling

補を絞った後に，top-p によりさらにサンプリング候によって合成した音声の自然性に関する MOS は，greedy

補を絞るサンプリング手法に基づく decoding 戦略

search に対して有意に高いことが示された．この結果か• sequence-level best-of-K: top-k top-p sampling をら，テキスト生成分野において提案された，離散トークン用いて K パターンの音声をサンプリングし，最もの自己回帰的な予測の際に起きる繰り返し生成問題を軽減

UTMOS の高い音声を選択する decoding 戦略するためのサンプリングに基づく decoding 戦略が，音声• block-wise best-of-K: UTMOS-based prefix scorer
を用いた音声主観値予測に基づく controlled decoding

合成に対しても有効であることが示された．
また，提案手法である block-wise best-of-K によって合成

top-k top-p sampling における k および p の値はそれぞした音声の自然性に関する MOS は，top-k top-p sampling

れ 190, 0.50 とした．また，sequence-level best-of-K およなど従来のサンプリングに基づく decoding 戦略に対してび block-wise best-of-K におけるサンプル数 K の値は 8 と有意に高いことが示された．この結果は，我々の提案手法

し，block-wise best-of-K におけるブロックサイズ M の値が従来のサンプリングに基づく decoding 戦略を上回り，合は 16 とした．なお，16 個の離散音声トークン列は約 0.5

成音声の自然性の向上に有効であることを示唆する．

秒の音声に対応する．block-wise best-of-K において離散*1*2

https://github.com/descriptinc/
descript-audio-codec/blob/main/conf/final/24khz.yml
https://github.com/soobinseo/Transformer-TTS

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一方で，block-wise best-of-K と sequence-level best-of-Kの間には有意差が存在しなかった．この結果は，複数パターンのサンプリング結果から最も望ましいものを選択す4情報処理学会研究報告
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表 2: サンプル数 K に関する ablation study．実験により得られた 95% 信頼区間付き MOS および UTMOS．太字
は最も MOS が高かったことを示す．

主観評価値に有意差は生まれないことが示された．この結果は，block-wise best-of-K と sequence-level best-of-K の間には有意差が存在しなかったという結果とも整合している．block-wise best-of-K は長時間の音声のストリーミン

サンプル数 K

MOS (↑)UTMOS (↑)

2

3.72 ± 0.08

4.40

3.74 ± 0.08

は sequence-level best-of-K に対する優位性はあるが，合成

44.43

83.83 ± 0.07

4.43音声の自然性向上に対して有効な逐次的 decoding 戦略を

163.79 ± 0.07

4.45

323.65 ± 0.08

4.46

グ方式による合成などの応用が可能であるため，その点で提案することは今後の課題である．

5. おわりに
本論文では，離散音声トークン生成に基づく TTS モデ

表 3: ブロックサイズ M に関する ablation study．実験

ルおける decoding 戦略について探求した．我々は，テキにより得られた 95% 信頼区間付き MOS および UTMOS．

スト生成で提案された controlled decoding に着想を得た，

太字は最も MOS が高かったことを示す．

離散音声トークン生成に向けた主観評価値予測に基づく新MOS (↑)

UTMOS (↑)

たな decoding 戦略を提案した．我々はまず主観評価実験

163.79 ± 0.074.43

により，テキスト生成分野において提案された，離散トー35

3.75 ± 0.07

4.43

クンの自己回帰的な予測の際に起きる繰り返し生成問題を70

3.78 ± 0.07

4.44

軽減するためのサンプリングに基づく decoding 戦略が，音140

3.77 ± 0.07

4.43

声合成に対しても有効であることを示した．また，我々のブロックサイズ M提案する新たな decoding 戦略が，従来のサンプリングに基るという decoding 戦略が，不適切なトークンが生成されづく decoding 戦略を上回り，合成音声の自然性の向上に有てしまう問題を軽減し出力音声の自然性を安定させるのに効であることを示した．一方で，音声を逐次的に decoding有効である一方で，ブロック単位の逐次的な decoding がすることが，合成音声の自然性向上に対して有効であるこ必ずしも合成音声の自然性向上に有効とは言えないことをとは示されなかった．合成音声の自然性向上に対して有効示唆する．

な逐次的 decoding 戦略を提案することは今後の課題であ

また，計測した UTMOS は MOS とある程度相関があっる．また，自然性以外の観点からの音声主観評価値予測にたが，必ずしも傾向は一致しなかった．これは，合成音声基づく controlled decoding の提案も今後の展望である．

に対する UTMOS などの主観評価値予測モデルによる評

謝辞： 本研究は，JST，Moonshot R&D 助成金番号 JPMJPS2011

価結果を上げるように過剰適合することが，必ずしも主観（実験的評価）と JST，ACT-X，JPMJAX23CB（アルゴリズム開

評価値の向上に有効とはならないことを示唆する．

4.4 Ablation study
提案手法である block-wise best-of-K において，サンプ発）の支援を受けたものである．

参考文献
[1]

ル数 K ブロックサイズ M が与える影響について調査した．
まず，M を 16 とし，K の値を 2, 4, 8, 16, 32 と変化させ[2]たときの合成音声の評価結果を比較した．評価結果を表 2に示す．この結果から，K を 8 とし合成した音声の自然性に関する MOS は，K を 2 や 32 とした場合に対して有意に高いことが示された．この結果は，合成音声の自然性を安[3]定させるためにはある程度のサンプル数が必要である一方で，サンプル数を大きくしすぎると深層学習モデルによる[4]主観評価値予測に過剰適合してしまい，かえって人間による主観評価値が低くなってしまうことを示唆する．実際，サンプル数 K を大きくするほど，UTMOS は高くなって[5]いることがわかる．
また，K を 8 とし，M の値を 16, 32, 70, 140 と変化させたときの合成音声の評価結果を比較した．評価結果を表 3に示す．この結果から，ブロックサイズ M を変化させてもc 1959 Information Processing Society of Japan⃝[6]

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