title: Parameter Efficient Fine-Tuning methods in text to speech models
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Платонов Владимир Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Platonov Vladimir Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Комнацкий Александр Викторович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Komnackij Aleksandr Viktorovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Шалымов Дмитрий Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Salymov Dmitrij Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:49:36Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:49:36Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 085318
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/46211
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе исследуется задача эффективного по параметрам дообучения акустической модели синтеза речи FastPitch на голоса новых дикторов. Проанализирована эффективность применения различных методов Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT), таких как Adapters, LoRA и (IA)3, для адаптации модели к новым голосам. Результаты экспериментов показали, что Vanilla Adapters обеспечивают наилучшее сочетание качества синтезированной речи и эффективности по параметрам. Работа подтверждает перспективность PEFT методов для решения задачи малоресурсного TTS и масштабирования TTS систем.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This work investigates the problem of parameter-efficient fine-tuning of the FastPitch acoustic speech synthesis model for new speaker voices. The effectiveness of various Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) methods, such as Adapters, LoRA, and (IA)3, for adapting the model to new voices is analyzed. Experimental results demonstrate that Vanilla Adapters provide the best combination of synthesized speech quality and parameter efficiency. The study confirms the potential of PEFT methods for addressing low-resource TTS and scaling TTS systems.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Синтез речи
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: TTS
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: FastPitch
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: адаптация диктора
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: малоресурсное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: эффективное по параметрам дообучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: PEFT
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Adapters
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: LoRA
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: (IA)3
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: косинусная близость эмбеддингов дикторов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: средний балл схожести
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Speech synthesis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: TTS
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: FastPitch
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: speaker adaptation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: low-resource learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: parameter-efficient fine-tuning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: PEFT
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Adapters
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: LoRA
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: (IA)3
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Speaker Embedding Cosine Similarity
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Similarity Mean Opinion Score.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Parameter Efficient Fine-Tuning methods in text to speech models
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Эффективное по параметрам дообучение моделей синтеза речи
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st085318.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46211/2/st085318.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 634,9 kB
resources.filename: reviewSV_A.V._Komnackij.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46211/3/reviewSV_A.V._Komnackij.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 9,31 kB