在纯文本大模型取得进展的同时，其他模态数据，如语音与文本结合的语言模型（SpeechLMs）也成为了一个热门的研究领域，但现有的模型要么在仅包含语音的数据上进行训练，要么是关注特定任务，如文本转语音（TTS）、自动语音识别（ASR）或翻译，在其他模态数据和任务上的泛化能力十分有限。在大型语言模型（LLM）性能不断提...
这将对在数据上训练的 ASR 和 TTS 模型产生负面影响,因此我们执行最后的数据过滤步骤以尽可能提高数据质量。 我们在每个记录的一半对齐样本上训练单语 ASR 模型,测量剩余一半的性能并删除字符错误率 (CER) 超过 10% 的样本。 这会删除所有语言中大约 1.7% 的样本。 高CER 可能是由于数据中任何一半的样本质量...
当然需要注意的是看是否TTS那列有打勾,有打勾的说明模型已经支持TTS文本转语音。 from IPython.display import Audio import os, re,glob,json,tempfile,math,torch,commons,utils,argparse,subprocess from torch import nn from torch.nn import functional as F from torch.utils.data import DataLoader import ...
MetaAI也在语音合成任务上做了比较 从TTS和人类话语之间的CER的微小差异可以看出，MMS系统保留了大部分原始内容。MOS分数也表明，与人类话语相比，MMS的系统声音质量较低，但在领域内数据上的差异并不是很大。不幸的是，正如前面提到的，由于FLEURS音频中的嘈杂语音，领域外的MOS分数受到了影响。因此，MetaAI得出结论，...
More specifically, we use Model Agnostic Meta-Learning (MAML) as the training algorithm of a multi-speaker TTS model, which aims to find a great meta-initialization to adapt the model to any few-shot speaker adaptation tasks quickly. Therefore, we can also adapt the meta-trained TTS model ...
Spirit LM：语音+文本的语言模型 大型语言模型经常被用来构建文本到语音的流程：首先通过自动语音识别（ASR）技术将语音转写成文本，然后由大型语言模型（LLM）合成文本，最终再通过文本到语音（TTS）技术将文本转换为语音。但这个过程可能会影响语音的表达性，使得模型在理解、生成带表达的语音上有所欠缺。为了解决这个...
智谱团队提出了GLM-4-Voice,这篇工作是首一个脱离了ASR和TTS的端到端语音对话大模型。此外,研究人员来探索了将之前LLM大规模数据预训练的成功经验应用到了语言大模型上的方案,提出的text to token模型有效的缓解了纯语音数量不足,无法...
Conversational TTS,新智元,1秒 Translatotron 3 CommonVoice11 Translation 3,新智元,4秒 CommonVoice11 Synthesized Translation 3,新智元,2秒 Conversational Translation 3,新智元,1秒 结构 Translatotron 3采用共享编码器对源语言和目标语言进行编码。其中,解码器由语言解码器、声音合成器(负责翻译语音的声音生成)和单...
在大型语言模型(LLM)性能不断提升的情况下,一个常用的方法是先用ASR模型将语音转录成文本,然后用文本模型来生成新的文本,最后再用TTS模型将文本转换成语音,这种流程的一个显著缺陷就是语音表达性不佳,语言模型无法建模并生成富有表现力的语音数据。 最近,Meta开源了一个基础多模态语言模型Spirit LM,基于一个70亿参...
TTS合成 Translatotron 3 结构 Translatotron 3采用共享编码器对源语言和目标语言进行编码。其中,解码器由语言解码器、声音合成器(负责翻译语音的声音生成)和单一注意力模块组成。 相比于上一代Translatotron 2,Translatotron 3配备有两个解码器,一个用于源语言,另一个用于目标语言。