Generative Spoken Dialogue Language Modeling [対話論文読み会@電通大]

TACL'23でMeta AI Researchから発表された"Generative Spoken Dialogue Language Modeling"の輪読資料です．

Transcript

1. 1 Generative Spoken Dialogue Language Modeling @TACLʼ23 佐々⽊裕多 東京⼯業⼤学 M1 Tu Anh Nguyen et al. from Meta AI Research 🔗https://aclanthology.org/2023.tacl-1.15/ https://github.com/facebookresearch/fairseq/tree/main/examples/textless_nlp/dgslm 🗣https://speechbot.github.io/dgslm
2. 2 概要 Ø ⾳声⼊⼒から⾳声⽣成を⾏う`textless`対話モデル dGSLMを提案 Ø Cross-attentionを採⽤した Dual-tower Transformerアーキテクチャ Ø テキストやその他ラベルを⽤いずに2000h⽣⾳声で学習 Ø 笑いや相槌のような⾮⾔語な語彙を⽣成 Ø ポーズやオーバラップのようなターンテイキングの ⽣成が可能 Ø 分布も評価データセットと⾼い相関 Ø テキストベースの対話モデルと⽐べ、発話内容には 課題あり
3. 3 対話システムの現状 Ø 会話は流れるようなターンの連続 ❌ 多すぎるオーバラップ ❌ ⻑い沈黙 Ø オーバラップや沈黙は起きるが、重要な情報を伝える Ø Content-neutralな⾔語情報 Ø E.g., “hmm”, “yeah” Ø ⾮⾔語な語彙 Ø E.g., 笑い Ø 聞き⼿の態度 Ø E.g., 相槌 テキストベースのインターフェースでの対話研究が多いため、 ターンテイキングの調整に難しさ
4. 4 本研究の⽴ち位置 Ø テキストやASRを介さず、⽣⾳声から⾳声対話モデルを学習す る実現可能性を検証 Ø ASRを通すとユーザからの⼊⼒を待つ必要性 Ø ⾃⼰教師あり学習やtextlessな⾳声処理が発展中 Ø 対話モデルを⾮⾔語的な特徴でも評価 Ø 提案モデルdGSLMが、会話の表⾯上の特徴であるターンテイキ ングや相槌を⾼精度で模倣できていることを⽰す Ø テキストベースのカスケードな対話モデルのような意味的な情報を明⽰ 的には学習しないが…
5. 5 提案⼿法 2. Dialogue Transformer Language Modeling (DLM) Dual-tower Transformerで2チャンネル⼊出⼒ 1. Discrete Phonetic Representation HuBERT + kmeansで⽣⾳声から⾳韻表現を抽出 3. Waveform Generation ⼩データでも⾼品質な⾳声合成が可能な 離散的unit-baseのHiFi-GANボコーダ
6. 6 1. Discrete Phonetic Representation HuBERT: Self-Supervised Speech Representation Learning by Masked Prediction of Hidden Units Ø 会話には “hmm”のようなカジュアル表現や 笑いのような⾮⾔語⾳声含まれる Ø ドメインに適切な⾳韻表現を獲得するため HuBERTを採⽤ Ø HuBERTの出⼒をkmeansでクラスタリング Ø 離散的な⾳韻unitを獲得 Ø 最終的な離散的⾳韻unitのコードブックは500 Ø 様々な⾳韻クラスをモデル化 ※HuBERTの⾃⼰教師あり学習は⾯⽩いので 興味があれば論⽂を参照してください
7. 7 2. Dialogue Transformer Language Modeling DLMアーキテクチャ DLM学習/推論
8. 8 2. Dialogue Transformer Language Modeling DLMアーキテクチャ Ø Dual-tower Transformerアーキテクチャ Ø 2チャンネルにそれぞれの発話者の⾳声が⼊⼒ Ø 2つのTransformerは重みを共有 Ø 話者から独⽴したモデルを学習 Ø 6層8アテンションヘッド 埋め込みサイズは512 Ø Channel-wiseなcross-attention Ø それぞれのチャンネルの情報を取り込む Ø 上位4層のみ
9. 9 2. Dialogue Transformer Language Modeling DLM学習/推論 1. Edge Unit Prediction 2. Delayed Duration Prediction 2つのObjective
10. 10 2. Dialogue Transformer Language Modeling DLM学習/推論 1. Edge Unit Prediction Unit予測と連続する時間を同時に 学習するのは困難で、性能悪化の 要因に → Unitが前時刻から変わる時だけ 学習対象 前時刻と異なるunitを対象に Cross-entropy 2チャンネル（話者） 𝑢! : t時刻のunit 𝑐 : 話者（チャンネル）
11. 11 2. Dialogue Transformer Language Modeling DLM学習/推論 2. Delayed Duration Prediction 同⼀unitが連続する時間を予測 前時刻と異なるunitを対象に L1 loss (MAE) 2チャンネル（話者） 𝑑! : t時刻unitの予測duration
12. 12 2. Dialogue Transformer Language Modeling DLM学習/推論 Training Objective
13. 13 3. Waveform Generation Ø HuBERTから得られるunitと1-hotの話者情報を⼊⼒ HiFi-GAN: Generative Adversarial Networks for Efficient and High Fidelity Speech Synthesis ここの入力がオリジナルと異なる
14. 14 評価 〜Training Metrics〜 Ø Cross-attention Ø Edge Unit予測性能は微改善 Ø Edge Unit Prediction Ø Edge Unit予測性能が⼤幅改善 Ø Edge Duration Prediction Ø Edge Unit予測性能も改善 Ø Delayed factorを導⼊ @Edge Duration Prediction Ø ベストモデル ベースライン： Multi Stream Transformer データセット ： Fisher（2000h英語の電話対話音声）
15. 15 ターンテイキングの評価軸 連続した発話 発話内の沈黙 発話の被せ 発話間の沈黙
16. 16 評価 〜ターンテイキング〜 DLM-1は IPU以外長い DLM-2はオーバーラップ短め ポーズ/ギャップ長め DLM-3-5はオーバーラップ長め ポーズ/ギャップ短め
17. 17 評価 〜ターンテイキング〜 最初30sと以降90sの相関 開始プロンプトと生成音声のターンテイキングイベント発生時間の相関 似ている
18. 18 評価 〜対話イベント〜 Ø WPM (Words per minute) Ø LPM (Laughs per minute) Ø FWR (Filler per minute) Ø DLM-3-5 Ø 笑いやフィラーのような⾃然な イベントに寄与 Ø ⾔葉が多い カスケード：ASR (wav2vec2-large)→DialoGPT→Google TTS API
19. 19 評価 〜Semantic Evaluation〜 Ø Conditional generation Ø 10sのプロンプトに対する⽣成 Ø TextlessモデルのPPL⾼すぎ Ø 意味的に⼀貫性のある⾳声⽣成 に失敗 Ø カスケードモデル Ø ワード/サブワードレベルで学習 しているため、良いPPLを達成 生成音声ASRに対するDialoGPTのperplexity @t1 := デフォルトの温度パラメータ1.0 @GT := Ground truthのVERTと同等の温度パラメータ(次項参照)
20. 20 評価 〜Semantic Evaluation〜 温度パラメータ [0.3, 2.0]に対するDialoGPTのPPLの摂動
21. 21 評価 〜⼈⼿評価〜 Ø DLM-1はスコアが低い Ø DLM-5はスコア⾼いが、 カスケードやGTと⽐べると M-MOSが低い Ø ⾃然なターンテイキングは真似 できているが… Ø 意義のある内容の⽣成には失敗 Ø データセットが⼩さいから︖ 👑 😨 N-MOS: Naturalness M-MOS: Meaningfulness
22. 22 まとめ Ø ⾳声⼊⼒から⾳声⽣成を⾏う`textless`対話モデル dGSLMを提案 Ø Cross-attentionを採⽤した Dual-tower Transformerアーキテクチャ Ø テキストやその他ラベルを⽤いずに2000h⽣⾳声で学習 Ø 笑いや相槌のような⾮⾔語な語彙を⽣成 Ø ポーズやオーバラップのようなターンテイキングの ⽣成が可能 Ø 分布も評価データセットと⾼い相関 Ø テキストベースの対話モデルと⽐べ、発話内容には 課題あり