DeepVoice3 则在半小时内就可学习2500种声音。对于之前的产品而言,要达到类似的目的,每个声音至少需要接受20小时的训练。 1、论文原理 在论文(https://arxiv.org/pdf/1710.07654.pdf)中提出了DeepVoice3的几大特性: (1)提出了一个全卷积的特征到频谱的架构,它使我们能对一个序列的所有元素完全并行计算,并且使用...
Deep Voice3是由百度提出的一个全新的全卷积TTS架构。百度的主要工作分为如下五个方面: 提出了一个全卷积的 character-to-spectrogram 架构,它能并行计算,并且比使用循环单元的架构快 Deep Voice3训练非常快,并且可以扩展到LibriSpeech语音数据集,该数据集包含来自2484个说话人的820小时音频数据 可以产生单调的注意力行...
例如,在语音助手领域中,Deep Voice 3 可以为智能家居、车载系统等提供高效、自然的语音交互体验。在虚拟人物领域中,Deep Voice 3 可以为游戏、电影等娱乐产业提供逼真的角色声音。在语音合成器领域中,Deep Voice 3 可以为听力障碍者提供帮助,让他们能够以自然的方式进行交流。总之,Deep Voice 3 通过卷积序列学习的方...
Deep Voice3 是由百度提出的一个全新的全卷积 TTS 架构。百度的主要工作分为如下五个方面: 提出了一个全卷积的 character-to-spectrogram 架构,它能并行计算,并且比使用循环单元的架构快 Deep Voice3 训练非常快,并且可以扩展到 LibriSpeech 语音数据集,该数据集包含来自 2484 个说话人的 820 小时音频数据 可以产...
我们提出了 Deep Voice 3，一个基于全卷积注意力机制的神经文本转语音（TTS）系统。Deep Voice 3 的能力与目前业界最佳的神经语音合成系统相当，同时训练速度要快上十倍。我们将 Deep Voice 3 用于 TTS 任务的数据集扩展到了史无前例的程度，训练了超过 2000 名说话者，800 余小时的语音。此外，我们找到了基于...
（Deep Voice 3 的架构）Deep Voice 3 采用了全卷积序列到序列式模型，模型架构如上图所示。它可以将文本转化成图谱或声学参数，然后根据这些图谱和声学参数合成语音；同时利用全卷积结构的特性，可以更快地并行执行语音数据训练任务。除此之外，Deep Voice 3 还为这个序列到序列式模型赋予了正确的「注意力」机制来...
今年2 月份,百度提出了完全由深度神经网络构建的高质量文本转语音(TTS)系统 Deep Voice。这一系统随后在今年五月份推出了第二个版本。近日,百度发布了 Deep Voice 3,该研究的论文已经提交 ICLR 2018 大会。 人工语音合成(亦称文本到语音,TTS)传统上都是以复杂的多态手工设计管道(Taylor, 2009)实现的。最新的对神...
Deep Voice 3 中文翻译 文本中,我们提出了一个新颖的,全卷积结构的语音合成,扩展到非常大的数据集,并且演示了部署一个基于注意力机制的TTS系统时出现的几个现实问题。具体来说,我们做了以下贡献: 1.我们提出了一个全卷积的字符到声谱的结构,它使完全并行计算成为可能,并且比相似的循环神经元结构快几个数量级。
!pip install ruamel.yaml &pip install unidecode&pip install inflect %matplotlib inline %cd /home/aistudio/Parakeet-develop/examples/deepvoice3 !python train.py --config=configs/ljspeech.yaml --data=./LJSpeech-1.1/ --output=experiment --device=0 Looking in indexes: https://pypi.mirrors.ustc...
【环球网智能综合报道】据外媒10月24日报道,继DeepVoice 2之后,百度近日推出最新语音系统DeepVoice 3,仅半小时可学习2500种声音。而对于之前的产品而言,要达到类似的目的,每个声音至少需要接受20小时的训练。 资料图 第一代DeepVoice语音系统在今年年初就已出现。该系统运用人工智能技术,能深入学习,可以把文本文字转换...