关键词: Glow-TTS,生成流,文本到语音,并行TTS,单调对齐,流的特性,自回归TTS,Tacotron 2,合成语音,多说话人。 1. 引言 文本到语音(Text-to-Speech,TTS)是从文本生成语音的任务,基于深度学习的TTS模型已成功产生了与人类语音无法区分的自然语音。在神经网络TTS模型中,自回归模型如Tacotron 2(Shen等,2018)或Transf...
在Glow-TTS中,解码器是由一系列可以并行进行正向和反向转换的流程组成的,具体包括仿生耦合层、可逆1x1卷积和激活归一化。解码器则是一个由多个块组成的堆栈,每个块由激活归一化、可逆1x1卷积和仿生耦合层组成。解码器部分遵循了Transformer TTS的编码器结构,并做了两个轻微的修改:去掉了位置编码,将相对位置表示加入到...
在Glow-TTS中,解码器是由一系列可以并行进行正向和反向转换的流程组成的,具体包括仿生耦合层、可逆1x1卷积和激活归一化。解码器则是一个由多个块组成的堆栈,每个块由激活归一化、可逆1x1卷积和仿生耦合层组成。解码器部分遵循了Transformer TTS的编码器结构,并做了两个轻微的修改:去掉了位置编码,将相对位置表示加入到...
Flow-TTS是一个基于生成流(generative flow)的non-autoregressive端到端神经TTS模型。与其他non-autoregressive模型不同,Flow-TTS可以通过使用单一的前馈网络实现高质量的语音生成。Flow-TTS是第一个在频谱生成网络中使用流的TTS模型,也是第一个通过单一网络联合学习对齐和频谱生成的non-autoregressive模型。 图13 整体模型...
Glow-TTS是一个不需要任何外部对齐处理的基于流的并行TTS生成模型。GLow-TTS引入了一种用于内部对齐的单调对齐搜索(Monotonic Alignment Search,MAS)方法。MAS利用流的特性,搜索文本和语音的潜在表示之间最可能的单调对齐。 图10. Glow-TTS的训练和推理程序
针对不匹配问题，Glow-WaveGAN框架由WaveGAN模块和Glow-TTS模块组成。WaveGAN模块通过波形重构学习潜在的语音表征，Glow-TTS模块将输入文本映射到由WaveGAN模块抽取的语音隐层表征。VAE用于提取语音表征并重建音频，同时添加GAN以提高音频质量。引入音调预测作为辅助任务，进一步增强了潜在表示的鲁棒性。最后，基于流...
(MAS), an internal alignment search algorithm for training Glow-TTS. By leveraging the properties of flows, MAS searches for the most probable monotonic alignment between text and the latent representation of speech. Glow-TTS obtains an order-of-magnitude speed-up over the autoregressive TTS model...
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(Text-to-speech, TTS) ,又称文语转换技术,是将文字转换为自然语音的一类技术,是服务于语音交互、信息播报、有声朗读等任务的核心技术。 TTS是一个典型的序列到序列(Seq2Seq)任务。然而和机器翻译等NLP中的Seq2Seq任务相比,TTS任务更具挑战,因为它是一个严重的不等长序列映射任务,诸如“hello”这样一个简短的...
今天开始开一期语音合成经典论文的翻译 Glow-TTS:通过单调对齐实现文本到语音的生成流 摘要: 最近,文本到语音(Text-to-Speech,TTS)模型,如FastSpeech和ParaNet,被提出以并行方式从文本生成mel频谱图(mel-spectrograms)。尽管并行TTS模型具有 ...