使用预训练权重实例化 Tacotron2 模型很容易,但请注意,Tacotron2 模型的输入需要由匹配文本处理器进行处理。 torchaudio.pipelines.Tacotron2TTSBundle将匹配的模型和处理器捆绑在一起,以便轻松创建管道。 有关可用的捆绑包及其用法,请参阅 Tacotron2TTSBundle。 bundle = torchaudio.pipelines.TACOTRON2_WAVERNN_PHONE_L...
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...
直接从文本合成语音:与传统的语音合成方法相比,Tacotron2能够直接从文本生成语音,无需复杂的预处理或后处理步骤。这大大提高了语音合成的效率和准确性。 高效的特征预测:Tacotron2的特征预测网络采用了一种名为“循环序列到序列”的架构,能够高效地预测音频特征,使得语音合成过程更加快速且准确。 高质量的语音合成:WaveN...
编码器:双向RNN,能保证感知到前向和后向的信息 Tacotron2编码器使用三层卷积赋予了神经网络类似于N-gram感知上下文的能力。 使用卷积的好处,可以捕获长时依赖,也使得卷积的使用使得模型对不发音字符更鲁棒(know中k) 编码器公式: 注意力机制: 一般的注意力机制: pic: 基于内容的注意力机制: 实质上就是把上一个解...
1 概述Tacotron2是由Google Brain在2017年提出来的一个End-to-End语音合成框架。模型从下到上可以看作由两部分组成:声谱预测网络:一个Encoder-Attenti...
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 ...
Tacotron VS WaveNet WaveNet 是一种一种用于生成原始音频波形的深层神经网络模型，由 Deepmind 于2016年提出。在 TTS 语音合成系统中，主流的做法是拼接 TTS （由单个配音演员的高质量录音大数据库，通常有数个小时的数据。这些录音被分割成小块，然后可以将其进行组合以形成完整的话语） ，而WaveNet采取完全不同的...
Tacotron2 是由 Google Brain 在 2018 发表在ICASSP2018上的一个 End-to-End 语音合成框架。论文连接:https://arxiv.org/abs/1712.05884。模型从下到上可以看作由两部分组成: 声谱预测网络:一个 Encoder-Attention-Decoder 网络,用于将输入的字符序列预测为梅尔频谱的帧序列。
浅谈tacotron2和waveglow 浅谈tacotron2和waveglow tacotron2 tacotron2来自2018英伟达的paper--《Natural TTS Synthesis by Conditioning WaveNet on Mel Spectrogram Predictions》,根据文本的语音合成模型。基于带有注意力机制的循环seq2seq的特征预测网络,完成从text2mel_spectrogram2waveform。
使用tacotron合成语音有时会存在尾声的问题,这是由于注意力机制输出的gate_prediction未达到门限值所导致的,在出现尾音时,debug发现尾音下的gate_prediction与正常时的值相差甚小,后续优化可以考虑修改loss函数。但最终的语音合成项目,我们并未使用极为不稳定的tacotron方案,而是舍弃了tacotron2的注意力机制计算,加入了...