初代tacotron的设计如下图右所示,其中的CBHG是论文的一大核心贡献,被认为可以加快收敛,减少误音的出现。 CBHG包含一维卷积块(Conv1d bank),卷积层,残差连接,highway,双向GRU。从加粗字母就可以看出名字的来源。 其中重点强调一下卷积块,其中的卷积从1到k,不同大小的卷积核处理,能建模当前和上下文信息,类似于n-gram...
这篇论文里提出了 Tacotron——一种端到端的生成式文本转语音模型,可以直接从字符合成语音。在 <文本,声音> 配对数据集上,该模型可以完全从随机初始化从头开始训练。本文提出了几个可以使 seq2seq 框架在这个高难度任务上表现良好的关键技术。Tacotron 在美式英语测试里的平均主观意见评分达到了 3.82 分(总分是 5...
这篇论文里头,就提出了Tacotron,基于序列到序列的注意力机制的端到端语音生成模型。这个模型呢输入的是字符,输出的是原始频谱图,也用了好多方法去提高vanilla seq2seq 模型的能力。给定了<文本,语音>对,Tacotron能够通过随机初始化从头开始完整地训练。它不需要音素级对齐,它可以轻松地扩展为用大量的带有文本的声学数...
当计算 MOS 评分时,只有佩戴耳机时打出的评分被计算在内。我们对 Tacotron 与参数式(parametric)系统(基于 LSTM(Zen et al.,2016))和拼接式(concatenative)系统(Gonzalvo et al.,2016)做了对比,后两者目前均已投入商业应用。测试结果如下表显示:Tacotron 的 MOS 分数为 3.82,优于参数系统。由于参照基准已经非常...
这篇论文描述了Tacotron 2, 一个直接从文本合成语音的神经网络架构。系统由两部分构成,一个循环seq2seq结构的特征预测网络,把字符向量映射为梅尔声谱图,后面再接一个WaveNet模型的修订版,把梅尔声谱图合成为时域波形。我们的模型得到了4.53的平均意见得分(MOS),专业录制语音的MOS得分是4.58。为了验证模型设计,我们对系...
【论文翻译】通过梅尔频谱预测来训练WaveNet的自然语言合成 Tacotron2,一个直接从文本合成语音的神经网络架构。系统由两部分构成,一个循环seq2seq结构的特征预测网络,把字符向量映射到梅尔声谱图,后接一个WaveNet模型的修订版作为声码器,把梅尔声谱图合成为时域波形。我们的模型得到了4.53的平均意见得分(MOS),而专业录制...
NATURAL TTS SYNTHESIS BY CONDITIONING WAVENET ON MEL SPECTROGRAM PREDICTIONS论文阅读笔记 先推荐一篇比较好的翻译,但不完整机器之心Tacotron2 简介 历史回顾: 前期方法:级联合成 、统计参量 特点:低沉不自然 方法:Wavenet 时域波形生成模型 特点:音质提高但是输入繁杂 Tacotron2 seq2seq 从字符序列到soectrograms,简...
TACOTRON:TOWARDSEND-TO-ENDSPEECHSYN- THESIS YuxuanWang ∗ ,RJSkerry-Ryan ∗ ,DaisyStanton,YonghuiWu,RonJ.Weiss † ,NavdeepJaitly, ZonghengYang,YingXiao ∗ ,ZhifengChen,SamyBengio † ,QuocLe,YannisAgiomyrgiannakis, RobClark,RifA.Saurous ∗...
Tacotron的基础架构是Seq2Seq模型，包含编码器、注意力解码器和post-processing net。Tacotron2则使用了Mel-frequency spectrograms，这使得模型训练更稳定，且生成的音频质量更佳。Tacotron2通过Wavenet替代Griffin-Lim算法，实现了更强大的声码器，显著提高了合成音频的自然度。实验结果显示，Tacotron2在MOS分数...
Tacotron是第一个端对端的TTS神经网络模型,输入raw text,Tacotron可以直接输出mel-spectrogram,再利用Griffin-Lim算法就可以生成波形了。模型的总体架构如下图所示... representation,之后decoder会生成mel-spectrogramframe。Tacotron比较明显的就是生成最终波形的算法,即Griffin-Lim算法,Tacotron中作者也提到 ...