今天為大家介紹一項來自UC Berkeley的新工作：SqueezeAI family里最新的一員——用于移動端語音合成的流模型SqueezeWave。作者用了一些很簡單的方法，設(shè)計了一個非常精簡得流模型。和此前Nvidia 的WaveGlow相比，相似的語音效果下，他們的模型所需算力比原有模型小214倍，在樹莓派上都能做到實時生成的速度。
自動語音合成對于眾多智能應(yīng)用十分重要，其中聲學(xué)特征轉(zhuǎn)換為音頻輸出的聲碼器在語音合成過程中具有十分重要的作用。雖然WaveGlow可以實現(xiàn)并行化的語音合成，但其龐大的計算量使得本地和邊緣設(shè)備無法承受，基于云計算的語音合成使得網(wǎng)絡(luò)延時和用戶隱私問題無法有效解決。為了解決語音合成中計算效率的問題，來自加州大學(xué)伯克利分校的研究人員提出了一種超輕量級的聲碼器模型SqueezeWave，通過對WaveGlow的結(jié)構(gòu)和計算方法進(jìn)行優(yōu)化大幅提升了模型計算效率，相較于WaveGlow減小了61－214倍的計算量，在眾多邊緣設(shè)備上——甚至是樹莓派上——都能有效部署實現(xiàn)高效的實時語音合成。
TTS從云端向邊緣
從車載地圖應(yīng)用到語音助手，眾多設(shè)備都開始采用了豐富的語音交互技術(shù)來處理各種任務(wù)。但想要得到高質(zhì)量的文本到語音轉(zhuǎn)換，需要復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型和龐大的云計算資源支撐。但隨著硬件的發(fā)展，邊緣設(shè)備的計算能力大幅提升使得語音合成模型在本地運(yùn)行成為可能。其次消費(fèi)者對于隱私的擔(dān)憂與日俱增，在移動端運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型消除用戶數(shù)據(jù)向云端泄漏的威脅。此外隨著消費(fèi)者對于語音助手的依賴逐漸加深，對于用戶體驗的關(guān)注也逐漸增加。為了提供低延時的語音服務(wù)，降低網(wǎng)絡(luò)連接質(zhì)量帶來的影響，本地運(yùn)行的語音合成模型比云端模型更有優(yōu)勢。
典型的現(xiàn)代語音合成模型主要包含兩個部分：合成器和聲碼器。其中合成器用于從文字輸入生成聲學(xué)特征，而后利用聲碼器從聲學(xué)特征生成波形輸出?，F(xiàn)存的高質(zhì)量語音合成器都需要消耗十分可觀的計算資源，SqueezeWave的主要目的在于提升合成器的效率。例如WaveNet及其變體基于自回歸的方法，意味著每一個生成的樣本都依賴于先前的樣本，這種串行的處理方式阻礙了硬件的并行加速；而基于流的WaveGlow可以在每一次前傳中生成許多樣本，雖然這一方法具有并行優(yōu)勢但卻需要消耗十分巨大的計算量。例如生成1s22kHz的語音需要消耗229G MACs的計算量，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了移動端處理器所能承受的范圍。盡管WaveFlow可以在最新的V100顯卡上達(dá)到超過實時的性能，但卻不適合在邊緣設(shè)備部署。
在這篇論文中研究人員提出了一種輕量級的基于流的聲碼器SqueezeWave用于邊緣設(shè)備的語音合成。研究人員重新設(shè)計了WaveGlow的架構(gòu)，通過重整音頻張量、采用深度可分離卷積以及相關(guān)優(yōu)化使其比WaveGlow少消耗61－214倍的計算量，可在筆記本端實現(xiàn)每秒123－303K樣本的生成，在樹莓派上3B＋上也能實現(xiàn)15．6K的實時水平。
重新審視WaveGlow的計算復(fù)雜度
與直接進(jìn)行卷積操作不同，WaveGlow首先將鄰近的樣本聚類構(gòu)建多通道的輸入，其中L為時域維度的長度，Cg為每個時間步上的聚類組合的樣本數(shù)量。波形中的樣本總數(shù)量為．波形隨后被一系列雙邊映射進(jìn)行轉(zhuǎn)換，其中每一個都會利用的輸入得到輸出。在每個雙邊映射中，輸入信號首先被可逆的逐點卷積處理，而后將結(jié)果沿通道拆分為和。其中被用于計算仿射耦合系數(shù)．其中將被應(yīng)用于的后續(xù)計算。而則為類似wavenet的函數(shù)，為編碼音頻的梅爾譜Lm為梅爾譜的時間長度，Cm為頻率分量的數(shù)目。隨后仿射變換層將通過下式計算：，其中代表逐元素相乘。最終將在通道方向上組合得到最后的輸出。
WaveGlow最主要的計算量來自于WN函數(shù)，其計算流程上圖所示。輸入首先通過逐點卷積進(jìn)行處理（圖中start），卷積使得的通道數(shù)從增加到非常大的數(shù)目，在WaveGlow中start的輸出維度為256維。隨后核為3的一維膨脹卷積將繼續(xù)對上述結(jié)果進(jìn)行處理（圖中in＿layer所示）同時梅爾譜也被饋入到網(wǎng)絡(luò)中。由于梅爾譜的時域長度遠(yuǎn)小于波形長度，所以需要對其進(jìn)行上采樣來進(jìn)行維度匹配。而后in＿layer和cond＿layer輸出按照WaveNet的方式通過門函數(shù)進(jìn)行合并，隨后傳輸?shù)絩es＿skip＿layer。其輸出長度為L＝2000，通道數(shù)為512．隨后將按照通道拆分為兩部分。這一結(jié)構(gòu)將重復(fù)八次，并在最后的res＿skip＿layer輸出與end進(jìn)行逐點卷積，計算出轉(zhuǎn)換因子
并將通道從512壓縮到8。在WaveGlow的源碼中，每秒的計算量為229G MACs，其中in＿layer占據(jù)了47％，cond＿layer占據(jù)了39％， res＿skip＿layer則為14％。這對這樣的情況，研究人員將對原始的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)以減少計算量提高計算效率。
SqueezeWave的改進(jìn)措施
通過對WaveGlow的分析發(fā)現(xiàn)最主要的計算量來自于輸入音頻波形的形狀（長度）。WaveGlow的輸出維度為（L＝2000，Cg ＝ 8）這會從三個方面帶來非常高的計算復(fù)雜度：WaveGlow是一維卷積，其計算復(fù)雜度隨L線性增長；為了提高梅爾譜的時域分辨率需要對其進(jìn)行上采樣，由于上采樣是由現(xiàn)有樣本簡單插值而成的意味著in＿layer中其中絕大部分計算是沒有必要的；在WN函數(shù)中，8通道的輸入被映射到了256到512維中間維度，雖然增加了模型容量但是在輸出時又被壓縮為8通道，中間維度的信息將會不可避免的丟失。
為了改進(jìn)這些計算復(fù)雜的細(xì)節(jié)，研究人員將輸入音頻變形為較小的時域長度和較多的通道上來，同時保持WN函數(shù)中的通道尺寸。下面是兩種改進(jìn)的細(xì)節(jié)。當(dāng)L＝64時，時域長度與梅爾譜相同無需上采樣，而L＝128時，梅爾譜僅需要進(jìn)行最鄰近采樣，這樣進(jìn)一步減少了cond＿layer的計算開銷。fig2深度可分離卷積減小計算量。
此外，研究人員還利用深度可分離卷積代替了in＿layer中的一維卷積，用于處理1D音頻信號。一維卷積將輸入轉(zhuǎn)換為，其中卷積核的尺寸為，計算量為MACs．利用深度可分離卷積可以將計算量減小為：當(dāng)K＝3，Cout ＝ 512時候，這種方法可以減小近三倍的計算量。
除此之外，由于時域長度減小不再需要利用膨脹卷積增加感受野，所以都用常規(guī)卷積進(jìn)行代替更加適合硬件計算；將res＿skip＿layer的兩支輸出分支合并，減小了最終的輸出通道數(shù)目。在下圖中可以看到SqueezeWave的改進(jìn)：
實驗結(jié)果為了驗證模型的性能，研究人員將本文提出的SqueezeWave（SW）與WaveGlow和基準(zhǔn)進(jìn)行了比較，下表中SW－128L代表L＝128的模型：
可以看到SW系列模型的計算量相較于WaveGlow大幅下降，而性能卻能保持較高的水平。
為了驗證在邊緣設(shè)備的性能，下表還比較了在MacbookPro和樹莓派上的結(jié)果，可以看到甚至在樹莓派上都可以達(dá)到5．2k－21k／s的樣本生成速度。其中SW128S以及能夠生成實時并且高質(zhì)量的音頻結(jié)果了。
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