クラウドに頼らず、自分の端末だけでリアルタイムに自然な合成音声を作れたら便利ですよね。今回ご紹介するのは、そんなニーズに応える軽量型のエンド・ツー・エンド（E2E）音声合成モデル「LE2E」です。省メモリ・高速処理・高品質という三拍子をそろえた技術の全体像を考察します。

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まえがき

　私たちが普段耳にする合成音声は、一昔前まではロボットのような平坦な声が多かったものです。しかし、AI技術の進歩に伴い、クラウドベースのサービスを中心に非常に自然な音声が実現されるようになりました。

　ところが、その仕組みを端末単体で行おうとすると、途端にモデルが重くなり、メモリや処理時間の制約に悩まされがちです。そこで登場したのが、軽量かつ高品質を目指すエンド・ツー・エンド音声合成「LE2E」です。

音声合成技術の背景と動向

1. 音声合成の基礎概念

　「音声合成（Text-to-Speech、TTS）」とは、テキスト（文字）情報を入力して、人が話しているような音声を機械的に作り出す技術のことです。皆さんがスマートフォンで使う音声アシスタントやカーナビの読み上げ機能など、多くの場所で活躍しています。

　これまでの音声合成は、まず「テキストを音声特徴量（メルスペクトログラムなど）に変換する」ステップがあり、その次に「音声特徴量を実際の波形（音声データ）に変換する」ステップを別々に行うのが一般的でした。

　このような二段構成を「カスケード方式」と呼びます。しかし、それぞれを別々に学習することで、推論時にモデル間の誤差伝搬やパラメータ設計の煩雑化、そして推論時間の増大という課題も顕在化していました。

エッジデバイスでの利用が求められる背景

1. なぜオンデバイス（端末内）合成が必要？

　クラウド上にモデルを置いてしまえば、多少大きなモデルでも稼働できます。しかし、常にクラウドにつながるとは限らない場面もあります。

　こうした理由から、「端末内で動く軽量・高品質なTTS」が多くの業界で求められています。

LE2E（Lightweight End-to-end TTS）の全体像

1. そもそもLE2Eとは？

　LE2Eは「Lightweight End-to-end Text-to-speech」の略称で、Amazon Alexa AIの研究者が中心となって提案したE2E音声合成モデルです。名前のとおり、非常に軽量でありながら高品質を実現しようというのが主眼となっています。

具体的には何が新しいのか？

1. 音声特徴量を経由しない
   いわゆるメルスペクトログラムなどを明示的に生成せず、音声の潜在ベクトルを直接扱います。

2. 学習の一体化
   従来は「アコースティックモデル」「ボコーダ」を別々に学習するのがカスケードの手法でしたが、LE2Eは最初から音声波形まで見据えて統合的に学習します。

3. マルチバンド処理を活用した軽量ボコーダ
   波形を複数の周波数帯に分割して効率よく合成する「Multi-Band MelGAN」という技術をベースに、損失関数などを改良して精度を上げています。

2. 軽量化のむずかしさ

　音声合成モデルは、入力された文字列から音の時間変化や周波数構造を詳細に計算する必要があります。これを高精度で行うには大量のパラメータが必要になりがちです。そのため、軽量化すると音声品質が落ちるかもしれないというトレードオフが生じやすいのです。

　LE2Eは、このトレードオフを崩そうという試みに焦点を当てています。「軽いのに品質が良い」これが研究者の目指すゴールです。

従来のカスケード方式とその課題

1. カスケード方式のアドバンテージ

　従来のTTSシステムは、アコースティックモデルとボコーダを別々に設計し、段階的に学習していました。この手法には以下のような利点があります。

1. モデルの分離によるデバッグ性の向上
   アコースティックモデルとボコーダを切り離して開発できるので、不具合があったときにどのモジュールが原因かを切り分けやすいメリットがあります。

2. 既存技術の活用
   たとえば、アコースティックモデルだけの改善研究や、ボコーダだけの汎用モデル（HiFi-GANなど）を使いまわすことが可能です。

3. モジュールごとの細かいチューニング
   音声特徴量を扱う部分と、直接波形を合成する部分を独立して最適化できるため、用途に合わせた調整がしやすいという利点もあります。

2. カスケード方式がもたらす複雑さ

　一方でカスケード方式は、実際に運用する段階でいくつかの問題を抱えがちでした。

1. 途中生成物（メルスペクトログラム等）のドメイン不一致
   アコースティックモデルが生成したメルスペクトログラムは、学習時に使った理想的な特性値と微妙に異なります。そのズレをボコーダが処理しきれない場合、音声品質が低下する恐れがあります。

2. モデルサイズの肥大化
   別々に最適化されたモデルを組み合わせるため、最終的な推論システムとしてはパラメータ数が多くなり、メモリや計算資源を圧迫しやすくなります。

3. 学習手順の煩雑化
   アコースティックモデルとボコーダをそれぞれ学習し、最終的にはボコーダをメルスペクトログラム予測に再度微調整（フィンチューニング）するという手順が必要になるため、試行錯誤に時間がかかります。

エンド・ツー・エンド（E2E）モデルの登場

1. E2E音声合成モデルのメリット

　E2Eの音声合成モデルは、テキストを直接波形に変換することを学習します。すなわち、音声特徴量を通過する中間段階を明示的に定義しないため、以下のような利点が期待されます。

1. 学習の一貫性
   テキストから音声波形までを一本化したモデルとして学習するので、中間表現と最終表現の不整合が起こりにくくなります。

2. 推論の高速化
   単一モデルで推論するため、カスケード方式よりもステップが削減され、リアルタイム処理が可能になることがあります。

3. エンド・ツー・エンドによる高品質化
   中間特徴量の最適化が最終的な音声品質と直結するため、発音・イントネーションを含めてより自然な音声が得られる事例も報告されています。

2. モデルの大規模化とデバイス制約

　しかし、E2Eモデルはテキストから波形を直接扱うため、生成プロセスが複雑になりやすく、モデル規模が大きくなる傾向もあります。その結果、オンデバイス（オフライン）でのリアルタイム動作は難しい場合が多々あります。特に最新の高音質モデルほどパラメータ数が増え、推論にかかる計算時間も増大しがちでした。

Lightweight End-to-end TTS (LE2E) の概要

　ここで紹介する研究は、Amazon Alexa AIの研究者らによって行われた「Lightweight End-to-end Text-to-speech (LE2E)」です。以下、本稿ではLE2Eの概要、従来比較、実験設定と結果から見える示唆を整理していきます。

1. LE2Eの狙い

　LE2Eは「軽量化されたエンド・ツー・エンドのTTS」を目指すプロジェクトで、次のような目的が掲げられています。

1. 省リソース環境でのリアルタイム合成
   　オンデバイスでの動作を前提とし、かつ高品質な音声を生成するためのアプローチを確立する。

2. シンプルな学習プロセスの確立
   　これまでのカスケード方式が持つ複数の学習ステップを統合し、単一のジョイントトレーニング方式で完結させる。

3. 高品質を維持しつつモデルを小型化
   　モデルサイズを大幅に削減しながら、主観評価（Mean Opinion Score: MOS）や客観評価（音質、F0正確性など）で既存手法に匹敵する性能を達成する。

2. モデル構造の全体像

　LE2Eの全体構成は、大きく「ジェネレータ（Generator）」と「ディスクリミネータ（Discriminator）」に分かれます。

　ジェネレータ側には「アコースティック潜在ベクトルを生成する部分」と、それを波形に変換する「ボコーダ」部分が統合されています。

　さらに、ディスクリミネータ側では複数の解像度や周期を考慮する構造を持ち、主にGAN（Generative Adversarial Network）的手法で学習が進められます。

ジェネレータの仕組み

1. Acoustic Latent Model（潜在ベクトルをつくる部分）

1.1 テキストエンコーダ

• テキストをまず音素やトークンという形式に分解。

• 位置情報（何文字目かなど）を埋め込みベクトルとして加え、複数のTransformer層で処理。

• 結果として、文脈を考慮したテキストの潜在表現が得られます。

1.2 バリエンスアダプタ（Duration / Pitch）

• Duration Predictor
  各音素が何フレーム分の長さになるか（どのくらい伸ばすか）を予測する部分。

• Pitch Predictor
  音素ごとのピッチ（F0）を推定し、フレームごとにピッチの傾向を導き出す。このピッチ情報をテキストエンコーダの出力に加算して、最終的な潜在表現を補正します。

1.3 Acoustic Decoder

• 補正後の音素系列を、さらにTransformerブロックで処理し、「最終的なフレームごとの潜在ベクトル」を生成します。

• 従来ならここで「メルスペクトログラム」に変換するところを、LE2Eでは直接ボコーダに渡せる潜在表現として出力しています。

2. Multi-Band MelGAN+（波形をつくる部分）

2.1 Multi-Band MelGANとは

メルスペクトログラムをもとに波形を生成する「MelGAN」という技術から発展し、音声信号をフルバンドではなく、複数のサブバンドに分割して処理するアプローチです。例えば、高周波帯域や低周波帯域などに分けて並列にアップサンプリングを行い、最後に合成します。

• 通常のフルバンド合成よりも軽量かつ高速になりやすい

• サブバンドごとに最適なフィルタリングが行われ、高音質も期待できる

2.2 「+」の付いた改良

LE2Eでは、元論文中で「Multi-Band MelGAN+」と呼ばれる改良版が使われています。オリジナルに加え、複数の損失関数を組み合わせて学習を安定させ、自然さを高めている点が特徴です。具体的にはFeature Matching Loss、Multi-resolution STFT Lossなどを追加することで、高品質・高再現性を狙います。

ディスクリミネータ（判定器）の働き

1. GANにおけるディスクリミネータの重要性

　ディスクリミネータは「ジェネレータが作った音声が本物かどうか」を評価する役割を担います。ジェネレータが少しでも「らしくない波形」を生成すると、「これは偽物だ」とディスクリミネータに見破られます。見破られないように改良することでジェネレータは学習が進みます。

2. Multi-Period Discriminator（MPD）

• 波形の周期構造を捉える工夫

• 音声には波形の繰り返しパターンがあり、これを異なる周期で評価するための複数のサブネットワークを持ちます。

3. Multi-Resolution Discriminator（MRD）

• 異なる周波数解像度（STFTパラメータが違うもの）でスペクトログラムを生成し、それぞれで「本物らしさ」を判定

• 高周波や低周波など、広い範囲における「音の鋭さ」「透明感」などをチェックして、自然な音かを判断します。

これら複数のディスクリミネータが協力することで、単一ディスクリミネータよりも細部まで見分けが可能になります。その結果、ジェネレータはより自然な音声を目指すように最適化されるのです。

学習時の損失関数まとめ

　LE2Eでは、以下のような損失関数を総合的に組み合わせます。

Duration Loss
　「音素を何フレーム伸ばすか」という予測が、正解の持続時間（アラインメント情報）とどれだけズレているかをMSE（平均二乗誤差）で測ります。

Pitch Loss
　連続的なF0値を回帰するのではなく、事前に256ビン（段階）に区切って分類する形を取るため、交差エントロピーで最適化。これにより学習の安定性を高めます。

GAN Loss
　ディスクリミネータを騙すための基本的な損失。生成音が本物っぽいかどうかを数値化します。

Feature Matching Loss
　ディスクリミネータの中間層が抽出する特徴を、真の音声と生成音声で近づけるようにします。細部まで似せる効果を狙います。

Multi-resolution STFT Loss
　生成音と真の音声を複数のSTFTパラメータでスペクトログラムに変換し、スペクトルレベルでの類似度を計算します。

Mel-Spectrogram Loss
　生成音と真の音声のメルスペクトログラムを比較し、全体の周波数分布がどの程度似ているかを測る損失。

　学習の流れとしては、ジェネレータが音声を作り、ディスクリミネータがそれを判定し、それらすべての誤差がフィードバックされてジェネレータとディスクリミネータが同時に進化していく、という形です。

実験結果—どれほどの性能なのか？

　研究チームは英語データセットの一つである「LJSpeech」でLE2Eの実力を検証しています。他の有名モデル（VITSやJETSなど）とも比較して、音声品質やモデルサイズ、推論速度を評価しました。

1. 音声品質（MOSなど）

• MOS（Mean Opinion Score）
  　実際に合成音声を聞いてもらい、5段階評価を行った平均値です。

• LE2Eはおよそ3.8前後のMOSを獲得し、VITSやJETSとも遜色ない数字を示　しています。JETSのほうがやや高評価（4.0前後）でしたが、体感的には大差というほどではないとのこと。

2. モデルサイズの圧倒的軽さ

• JETS: 約40Mパラメータ

• VITS: 約29Mパラメータ

• LE2E: 約3.7Mパラメータ

比較すると、LE2Eは非常にコンパクトで、約90%削減というインパクトがあります。

3. 推論速度

• RTF（リアルタイムファクター）
  1秒の音声を合成するのに何秒かかるかという指標。数値が小さいほど高速です。

• LE2EはJETSやVITSの1/10程度という超高速を達成しています。軽量さと相まって、端末内でリアルタイム合成できる可能性が高いと言えます。

結果のまとめ

実験結果によれば、LE2Eは以下の特徴を示しました。

1.音質はVITSやJETSに肉薄
　MOSはVITSとほぼ同等（3.79〜3.81付近）で、JETS（4.01）にはわずかに及ばないものの、十分な品質を確保。

2.モデルサイズは約90%削減
　JETSが約40Mパラメータ、VITSが約29Mパラメータであるのに対し、LE2Eは約3.7Mパラメータと極めて軽量。

3.推論速度も10倍高速化
　JETSやVITSと比較してリアルタイムファクター（RTF）が約1/10。これにより低スペック環境でも高速に音声合成が可能。

4.カスケード同等のアーキテクチャよりもE2Eで高音質
　同じLightSpeech＋MB-MelGAN+を使っても、カスケード方式（メルスペクトログラム経由）よりE2Eで学習した方が音質評価が高く、学習ステップもシンプルになる。

　これらの結果から、LE2Eは軽量ながらも高品質かつリアルタイムに近い性能を達成していることが示されました。オンデバイスでの利用が求められるアプリケーションや省リソース環境下のTTSに対し、有望な選択肢を提供しています。

考察

1. 軽量E2Eの意義

高品質と軽量化は往々にしてトレードオフの関係にあります。LE2Eが示したように、モデル設計で適切に潜在表現と波形生成部分を組み合わせ、かつ訓練をGANベースで行うことで、このトレードオフを大きく改善できます。さらに、カスケード方式では必要だった微調整や複数回の学習プロセスを削減できるメリットも大きいです。

2. 新たな損失関数の有効性

　LE2Eでは、通常のMelGANに対してFeature MatchingやMulti-resolution STFT、メルスペクトログラム損失などを拡張・組み合わせる形で学習を安定化し、音質面を向上させています。特に、MPDやMRDを組み合わせたBigVGAN型の複数視点による識別器を導入することで、波形の周期成分・スペクトル成分ともに高い再現度を得ています。

3. オンデバイスTTSへの波及効果

端末内処理であることは、ユーザープライバシー保持やネットワーク接続不要のメリットがあります。医療・介護の現場や接客ロボットなど、多種多様な場面でリアルタイム発話生成が求められる場面に適合可能です。既存のハードウェアでも対応しやすく、運用コストの削減や環境対応にもメリットがあります。

4. 今後の展開

　LE2E自体は英語をメインとした単一話者モデルの検証が中心ですが、将来的には多話者化や多言語化への拡張が考えられます。さらに、話者転写や感情表現など高度な調整が求められるケースでも同様のE2E技術を応用できる可能性があります。

　一方で、GAN特有の学習不安定性やモジュールの超パラメータ調整など、開発現場では依然として工夫や検証を要する課題が残っています。

海外先端研究との関連

　LE2Eのアーキテクチャは、大きくみるとFastSpeech2系の非自回帰（non-autoregressive）音声フレーム生成とMelGAN系のGANボコーダの融合と位置づけられます。

　海外ではVITS（flowベースE2E）、NaturalSpeech、JETSなどがこの領域をリードしており、どれも高品質な音声合成を志向しています。

　しかし、これらのモデルはメモリ消費や推論速度の面でまだ重いケースも多いため、軽量化と同時に高音質を両立するというテーマは引き続き熱い関心を集めています。

ビジネス応用と実務での活用シナリオ

• 音声UI（ユーザーインターフェイス）
  　スマートウォッチや家電製品などでインターネット接続が不安定な場合でも、オンデバイスTTSで音声ガイダンスが即時に提供可能になります。

• プライバシーに配慮した医療・福祉端末
  　個人情報を外部に送信せずに端末内で処理するメリットが大きい領域です。たとえば在宅ケア用ロボットが自律的に発話するシステムなどで活用が期待されます。

• 災害時や通信遮断下での発話支援
  　ネットワークインフラが断たれた状況でも、最低限の情報を音声で伝達できる仕組みがあると心強いです。

• 多言語観光案内デバイス
  　軽量化すればデバイス上で数言語を切り替えながら音声案内を提供できる可能性があります。ただし多言語拡張では、さらに言語学的な工夫や追加データが必要になるでしょう。

まとめと課題

　LE2Eは「LightSpeechの軽量アコースティックモデル＋改良型Multi-Band MelGAN＋複数識別器のGAN学習」という組み合わせをエンド・ツー・エンドで行うことで、

　という三拍子を実現した先端研究の一例です。実運用を視野に入れた技術としては、まだ多言語への展開やノイズ環境での耐性、感情表現の多様性など、さらなる発展が待たれます。

　同時に、軽量化技術や自動アーキテクチャ探索（NAS）などの取り組みも活発化しており、高性能と省リソースの両立は今後ますます重要になるでしょう。

あとがき

　本稿では、エンド・ツー・エンドによる新しい音声合成の可能性と、軽量化技術の最前線を概観しました。LE2Eのような手法によって、ローカル環境でも高品質な音声インタラクションがより身近なものになります。技術の細部はまだ発展途上ではありますが、ビジネス利用や社会的意義を踏まえつつ、多面的な研究が進行しています。