作者还设计了FastSpeech2s,这是第一次尝试直接从文本并行生成语音波形,享受完全端到端推理的好处。实验结果表明, 1)FastSpeech2在训练速度上比FastSpeech快3倍,FastSpeech2s推理速度更快; 2)FastSpeech2和2s在音质上优于FastSpeech,FastSpeech2甚至可以超越自回归模型。 先看下FastSpeech2的模型结构: 图1:FastSpeech2和...
基于 FastSpeech 2,我们还提出了加强版 FastSpeech 2s 以支持完全端到端的从文本到语音波形的合成,省略了梅尔频谱的生成过程。实验结果表明,FastSpeech 2 和 2s 在语音质量方面优于 FastSpeech,同时大大简化了训练流程减少了训练时间,还加快了合成的速度。 FastSpeech 2 和 2s 的样例音频网址已经公开在:https://speec...
FastSpeech 2 使用三部分过程将输入文本转换为听起来自然的语音。第一步是编码器，它将音素嵌入序列转换为隐藏序列。然后，方差适配器将不同的方差信息（例如持续时间、音高和能量）添加到隐藏序列中。最后，梅尔谱图解码器将适应的隐藏序列并行转换为梅尔谱图序列。FastSpeech 2 与原始模型最大的区别在于它如何处理一对...
FastSpeech 2: 一项突破性的成果，由Ren Yi等人在2020年6月8日提出的，它改进了非自回归语音合成模型，显著提升速度和质量，同时解决了FastSpeech存在的问题。其创新之处在于直接以真实语音数据为目标，引入精确的时长信息和音高、音量等，简化了训练流程。样例音频可在speechresearch.github.io查看。跨语言...
FastSpeech2是一个基于Transformer的端到端语音合成模型,其代码实现通常包括多个组件,如编码器(Encoder)、方差适配器(Variance Adaptor)和解码器(Decoder)。以下是对FastSpeech2代码实现的详细解读,包括如何找到官方代码仓库、代码结构分析以及运行环境的设置。 1. 查找FastSpeech2的官方代码仓库 为了获取FastSpeech2的官方实现...
FastSpeech2相较于原始版本，通过直接使用真实的语音数据作为训练目标，避免信息损失，引入了更精确的时长信息和语音中的其他可变信息（如音高、音量等），以提高合成语音质量。基于FastSpeech2，研究团队还开发了FastSpeech2s，该版本支持完全端到端的文本到语音波形合成，省略了梅尔频谱生成过程。实验结果显示...
fastspeech2_ljspeech-en.zip fastspeech2_csmsc-zh.zip (932.91M) 下载 File Name Size Update Time fastspeech2_csmsc-zh/1.0/fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4/default.yaml -1 2024-09-08 16:27:13 fastspeech2_csmsc-zh/1.0/fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4/energy_stats.npy -1 2024-09-08 16...
可以看到由于只需要训练一个TTS模型,FastSpeech2的训练速度要远比FastSpeech快,另外end-2-end waveform训练也使得FastSpeech2s有最快的合成速度。 为了检验在varicance adaptor中引入pitch信息是否有用,作者计算了standard deviation skewness、kurtosis以及average dynamic time warping (DTW) distance来评价各个模型合成出的...
FastSpeech 2的编解码器采用前向Transformer块。编解码器的输入首先进行位置编码，之后进入FFT Block。FFT Block主要包括多头注意力模块和位置前馈网络。在数据准备时，FastSpeech 2需要从训练语料中提取时长、基频和能量等参数，以及频谱。在时长的提取上，可以采用强制对齐的工具，如Montreal-Forced-Aligner(...
解决这些问题的方法就是完全端到端的TTS模型(E2E-TTS),近期的模型诸如FastSpeech2和VITS都有着和二阶段模型类似的表现。 本文中作者提出一种基于FastSpeech2和HiFi-GAN的E2E-TTS模型JETS,模型可以直接从text生成语音。作者还提出一个alignment module,使得JETS不需要依赖外部工具如MFA来生成alignment。实验结果证明JETS和...