1. 自然度:在male和famale两个数据集上进行MOS分评测,与Tacotron2结果相近。说明Tacotron2的自然度是其他组件的结果。 2. 鲁棒性: 针对Tacotron2中易出现的跳词和重复两种情况进行评测,发现DurIAN的鲁棒性更好。 3. 多通道WaveRNN vocoder 速度更块 4. 生成了不同兴奋程度的语音 四、Non-attentive Tacotron 1. ...
tacotron2是一种深度学习语音合成模型,它主要包括两个部分:encoder和decoder。Encoder将文本转换为相应的特征表示,Decoder将这些特征表示转换为相应的语音。 在encoder部分,tacotron2使用了一个基于CBHG的卷积神经网络,将文本转换为多维mel-spectrogram特征表示。在decoder部分,tacotron2使用了一个基于带注意力机制的循环神经网...
pythontext-to-speechtensorflowpaperspeech-synthesiswavenettacotron UpdatedJul 6, 2023 Python WaveRNN Vocoder + TTS text-to-speechpytorchttsspeech-synthesistacotronwavernnneural-vocoder UpdatedJul 2, 2022 Python DanRuta/xVA-Synth Star618 Machine learning based speech synthesis Electron app, with voices from...
Tacotron 是一种先进的文本到语音(TTS)合成系统,旨在将文本转化为自然流畅的语音输出。它结合了声学模型和声码器,能够生成高质量的语音,广泛应用于语音助手、导航系统、教育工具等场景。 原理详解 Tacotron 的工作原理主要分为两个部分:声学模型和声码器。 声学模型: Tacotron 使用序列到序列(Seq2Seq)模型,通常结合...
Tacotron是一种基于神经网络的文本到语音合成模型,它将文本转换为语音波形,通过编码器-解码器架构处理,其中编码器将文本转换为音素表示,解码器将这些表示转换为声学特征,最终生成语音信号。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
关于Tacotron的源代码,我们选择了Keith Ito的个人项目,笔者的汉语语音合成正是基于此源码上修改而成,代码在:https://github.com/begeekmyfriend/tacotron 训练语料库可以在: http://www.openslr.org/18上下载6.4G大小的THCHS-30,这是由清华大学开放的汉语普通话语料,许可证为Apache License v2.0。
Tacotron 2由一个循环的序列到序列特征预测网络构成，先将字符嵌入到梅尔刻度（Mel-scale）谱系图中，然后由修正过的WaveNet模型作为vocoder，从这些声谱图中合成时域的波形。在谷歌的Jonathan Shen,、Ruoming Pang等人和加州大学伯克利分校的Zongheng Yang共同发表的论文Natural TTS Synthesis by Conditioning WaveNet on ...
1 简介In this paper, we present Tacotron, an end-to-end generative text-to-speech model that synthesizes speech directly from characters.语音合成系统通常由多个阶段构成,例如文本分析前端(text analys…
本文主要是对Tacotron和Tacotron2论文中的关键部分进行阐述和总结,之所以两篇论文放在一起,是因为方便比较模型结构上的不同点,更清晰的了解Tacotron2因为改进了哪些部分,在性能上表现的比Tacotron更好。 介绍 语音合成系统通常包含多个阶段,例如TTS Frontend,Acoustic model和Vocoder,如下图更直观清晰一点: 构建这些组件通...
项目地址NVIDIA/tacotron2,先clone下来 git clone https://github.com/NVIDIA/tacotron2 配置环境我的实验环境(ubuntu): python...比方说我将LJSpeech-1.1/放到了tacotron2/目录底下,与tacotron2/train.p...