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...
eech2的区别 Fastspeech和Fastspeech2都是语音合成技术,但它们有以下区别: 1. 算法不同:Fastspeech使用的是基于序列到序列的转换模型,而Fastspeech2使用的是基于自回归的转换模型。 2. 速度不同:Fastspeech2比Fastspeech更快,因为它可以一次性生成整个语音信号,而Fastspeech需要逐帧生成。 3. 精度不同:Fastspeech2比Fast...
上面提到的时长、基频和能量相似的主干网络主要是由2层卷积和1层线性映射层组成,每层卷积后加ReLU激活、LayerNorm和Dropout。代码摘抄自FastSpeech2,添加了若干注释,参考代码如下: classVariancePredictor(nn.Module):""" Duration, Pitch and Energy Predictor """def__init__(self):super(VariancePredictor,self)....
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(M...
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...
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...
FastSpeech系列在声学模型领域的改进，包括引入时长预测模块，解决输入侧与输出侧长度不匹配的问题，从而实现快速、非自回归的梅尔输出生成。FastSpeech2则在此基础上进行了优化，旨在进一步提高合成语音的质量与速度。FastSpeech模型基于self-attn和1D-conv构建，采用文本或拼音作为输入，生成梅尔输出。通过引入时...
FastSpeech 2 的模型架构如图1(a)所示,它沿用 FastSpeech 中提出的 Feed-Forward Transformer(FFT)架构,但在音素编码器和梅尔频谱解码器中加入了一个可变信息适配器(Variance Adaptor),从而支持在 FastSpeech 2 和 2s 中引入更多语音中变化的信息,例如时长、音高、音量(频谱能量)等,来解决语音合成中的一对多映射问题...
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...
3.1 预处理：包括文本归一化和G2P（文字转拼音）。3.2 训练流程：采用公开的AISHELL3上训练好的fastspeech2模型作为预训练模型，使用biaobei10000女声数据优化模型。3.3 预测流程：输入文本，返回生成的音频文件。后续：由于训练只在biaobei数据上进行了微调，因此只支持一种音色。为满足多音色需求，可以...