然而,Glow-TTS将文本条件融入到先验分布的统计量中,而不是融入到每个流中。 给定一个mel频谱图x,Glow-TTS使用基于流的解码器fdec:x → z将mel频谱图x转换为潜在变量z,而不需要任何文本信息,并且潜在变量z遵循某种各向同性高斯分布PZ。然后,文本编码器fenc将文本条件c映射到文本的高级表示h,并将h投影到高斯分布...
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...
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 整体模型架构。(a) Flow-TTS;(b) 流程步骤;(c) 耦合块 Flow-TTS是基于生成流(Glow)的...
Glow-TTS 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 ...
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Glow-TTS at trainingGlow-TTS at inference 1. Environments we use Python3.6.9 pytorch1.2.0 cython0.29.12 librosa0.7.1 numpy1.16.4 scipy1.3.0 For Mixed-precision training, we useapex; commit: 37cdaf4 2. Pre-requisites a) Download and extract theLJ Speech dataset, then rename or create a...
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 ...
1、下载【Glow】最新版本 2、打开APP进入菜单栏,点击【设置】选项 3、在【声音选择】中选择【智能AI】,即可开启语音交互模式 4、激活语音交互后,您可以说出一些指定的口令触发AI做出反应,例如"hello, Glow"或者"Hey, AI"等 5、 接下来,您可以说出【瑟瑟】或者其他相应的指令,等待AI的反应即可 ...
config = GlowTTSConfig( batch_size=32, eval_batch_size=16, num_loader_workers=4, num_eval_loader_workers=4, run_eval=True, test_delay_epochs=-1, epochs=1000, text_cleaner="phoneme_cleaners", use_phonemes=True, phoneme_language="en-us", ...