Tacotron的backbone是带有attention的seq2seq结构,输入文本,声学模型输出线性频谱,经过基于Griffin-Lim重构算法的声码器合成波形。其模型结构如图一所示。 图一Tacotron模型结构 图二CBHG结构 ● encoder 1. 输入文本经过nn.embeding映射为词向量 2. prenet (三层DNN+Relu+Dropout,增加非线性,帮助收敛,提高泛化性) 3....
在decoder部分,tacotron2使用了一个基于带注意力机制的循环神经网络,将mel-spectrogram转换为相应的语音。 tacotron2的训练主要是通过最小化预测语音和目标语音之间的差距来学习模型参数,同时也采用了一些技巧来提高模型的泛化能力和减缓过拟合问题。 五、tacotron2的应用 tacotron2在语音合成方面有着广泛的应用,例如: 1...
Tacotron是一个end-to-end TTS模型,直接从text到speech,它由encoder、attention-based decoder、a post-processing net组成。类似的端到端方法还有WaveNet、DeepVoice、Char2Wav等等。Tacotron的结构如下: 图12. 模型架构。该模型将字符作为输入并输出相应的原始频谱图,然后将其送入Griffin-Lim重建算法以合成语音 CBHG ...
Tacotron可以仅通过输入(text, wav)数据对儿来直接学习,在经过升级改良之后,最新的Tacotron2的表现已经非常接近人的自然音了;另外,比起以前繁琐的基于pipeline的语音合成模型来说,它不需要手动提取特征,也不需要细致地组合各种模块,你仅仅需要一块高性能的GPU就可以很快得到一个效果接近人类自然音的语音合成模型。
图1. Tacotron2结构示意图 当前SOTA!平台收录 Tacotron2 共 23 个模型实现资源。 GST 为了传达真实人的语音,TTS必须学会模拟韵律。韵律是语音中许多音素的融合,例如副语言信息,语调,重音和风格。GST是一个风格模型,其目的是为模型提供选择适合给定上下文的说话风格的能力。正确的样式渲染会影响整体感知力中的“情感韵...
Tacotron模型介绍 一、Tacotron1 Tacotron是种端到端TTS生成模型，相比传统统计参数TTS系统，端到端系统有优势在于更适合在丰富、表达力强、含噪声数据上训练。模型结构 模型包含带attention的seq2seq结构，输入文本，声学模型输出线性频谱，通过Griffin-Lim算法合成波形。结构包括：encoderdecoderpost process...
模型调用代码: #@markdown Config: #@markdown Restart the code to apply any changes. #Add new characters here. #Universal HiFi-GAN (has some robotic noise): 1qpgI41wNXFcH-iKq1Y42JlBC9j0je8PW Tacotron2_Model = '/content/drive/MyDrive/colab/outdir/Paimon_test'#@param {type:"string"}...
语音合成的目标是使得计算机能够发出跟人一样自然流畅且带有感情的声音,斯坦福的学者尝试基于Tacotron实现了一个StoryTime模型,该模型依赖于一个编码器、解码器、以及注意力机制来模拟生成人类水平的频谱,期望它可以替代成为说书的。 在谷歌发布Tacotron模型之前,wavenet也是完全用神经网络来合成语音的模型,它采用自回归的方...
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。
简介:Tacotron2、GST、Glow-TTS、Flow-TTS…你都掌握了吗?一文总结语音合成必备经典模型 LPCNet LPCNet 一个将数字信号处理(DSP) 和神经网络(NN)结合应用于语音合成中 vocoder 的工作,可以在普通的CPU上实时合成高质量语音。 图8. LPCNet算法概述。网络的左边部分(黄色)每帧计算一次,其结果在整个帧中对右边的采样...