接下来,我们在第8.3节的实验中显示,SPEAR-TTS能够以零-shot方式保持先前未见过说话者的声音特征,准确率高。实际上,我们的测量结果表明,通过从LibriSpeech test-clean中提取一个3秒长的语音示例,SPEAR-TTS在合成保持了说话者声音时的准确率为92.4%。此外,在测量提示语和生成的语音之间的说话者相似性时,SPEAR-TTS获得...
SPEAR-TTS将TTS作为两阶段任务:把文本映射为高阶的语义token,也即“读”;将语义token映射为低阶的声学token,也即“说”。把这两部分解耦开的好处是,训练“读”的时候可以采用预训练和回译减少对平行语料的依赖,训练“说”的时候可以完全使用数量相对丰富的语音。SPEAR-TTS可以使用语音作为提示,仅需3秒就可以合成未...
Spear-TTS模型的基本原理是将文本转换为中间表示,如音素或梅尔频谱,然后使用深度神经网络模型将中间表示转换为音频波形。这种模型具有更强的表征能力和更高效的推理速度。通过调整模型的超参数和网络结构,可以进一步提高合成语音的质量。在实践中,Spear-TTS模型的应用需要经过数据预处理、模型训练和推理三个步骤。数据预处...
SoundStream 通过在卷积自编码器的瓶颈中添加一个残差量化器来实现这一目标。 4 SPEAR-TTS 概述 SPEAR-TTS 通过将文本作为生成条件来扩展 AudioLM。如图-1所示,主要分为两个场景:S1文本转成离散的语义标记,S2将语义转声学标记,再利用SoundStream转成音频。 其中需要两步转换,原因是:语义信息在逻辑上介于文本和声学...
README.md Spear-TTS.png attend.py data.py distributed.py requirements.txt spear_tts.py Repository files navigation README MIT license Spear-TTS PyTorch PyTorch implementation of Spear-TTS Spear-TTS - Speak, Read and Prompt: High-Fidelity Text-to-Speech with Minimal Supervision.About...
code:https://google-research.github.io/seanet/speartts/examples/ 1 读后感 这是一个完整的TTS系统,可视为AudioLM的延展。 2 摘要 多语言的语音合成系统,使用大量无监督数据,少量有监督数据训练,结合了两种类型的离散语音表示,解耦了:从文本生成语义标记(读),由语义标记再生成声音标记(说)两部分,用大量纯音频...
论文阅读:spear-tts 1、论文阅读 0、摘要 我们把TTS问题拆解成两部分,一部分是文字到语义特征,一部分是语义特征到语音。前面的步骤我们叫读,后面叫讲。这样,讲的部分就可以不用成对语料去训了。 1、介绍 TTS一般只用几百小时的干净数据去训,这导致泛化性不好,同时我们其实是可以得到很多网上电视剧之类的大规模...
SPEAR-TTS 通过将文本作为生成条件来扩展 AudioLM。如图-1所示,主要分为两个场景:S1文本转成离散的语义标记,S2将语义转声学标记,再利用SoundStream转成音频。其中需要两步转换,原因是:语义信息在逻辑上介于文本和声学信息之间;且语义转声学只需要无标注的音频数据训练。另外,还可以再加入与 AudioLM类似的第三种场景...
1、任意语种 -> 中文; 2、任意语种 -> 英文; 3、任意语种 -> 中英文混合。 私信我,分享内测链接给你! Falco-TTS This model implements a three-stage, SPEAR-TTS-like model, supporting zero-shot and cross-language speech synthesis. We trained this model on the corpus MLS (https://openslr.org...