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...
在解码过程中,Tacotron2使用了自回归的方式生成语音波形,这意味着模型在生成下一个音素时,已经知道了前面的音素。二、Tacotron2的不足与改进方向尽管Tacotron2在语音合成方面取得了显著的成果,但仍存在一些不足之处。针对这些不足,以下是一些可能的改进方向: 语音自然度:虽然Tacotron2生成的语音在许多方面都很自然,但...
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...了,这个算法只是一个简单、临时的neural vocoder的替代,因此要改进Tacotron就需要有一个更好更强大的vocoder。Tacotron2Tacotron2使用了一个和Wavenet ...
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。
Tacotron2推理要求 Tacotron2是一种端到端的文本到语音合成模型,其推理过程需要满足一定的要求。在进行Tacotron2推理时,需要注意以下几点: 1.输入文本的格式:输入的文本应采用国际音标或标准英文拼写,以确保模型可以正确地解读和合成相应的语音。 2.输入文本的长度:Tacotron2模型对输入文本的长度没有特定的限制,但较长...
Tacotron2 使用location sensitive attention改进Tacotron中的attention机制,以有效减少漏音发生的概率,因为TTS中每次alignment的位置,应该是在上次alignment的附近,而不是从memory的所有单元中寻找。 Tacotron2中增加了Stop Token,即增加了语音结束位置的预测损失,来判断decoder是否结束预测输出,以缓解语音合成过程中出现尾音的...
声谱预测网络(Tacotron2) 整个特征预测网络是一个带有注意力机制(attention)的seq2seq网络。 编码器-解码器(Encoder-Decoder)结构 在原始的编码器-解码器结构中,编码器(encoder)输入一个序列或句子,然后将其压缩到一个固定长度的向量(向量也可以理解为一种形式的序列)中;解码器(decoder)使用固定长度的向量,将其...
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-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 声码器(vocoder):一个 WaveNet 的修订版,用于将预测的梅尔频谱帧序列产生时域波形 2 编码器 ...
提取数据之前,我们在原up的github链接https://github.com/CjangCjengh/tacotron2-japanese中,下载相应的代码压缩包,解压后得到tacotron2-japanese-master文件夹。 文本 有了模型,接下来是最重要的部分:获取数据。这里获取数据的方式借鉴了下面的两个教程:
安装Tacotron2 https://github.com/Rookie-Chenfy/Tacotron-2 流程: 首先,下载LJSpeech数据集:https://keithito.com/LJ-Speech-Dataset/,或者下载new M-AILABS speech 数据集:http://www.m-ailabs.bayern/en/the-mailabs-speech-dataset/ 接下来,您需要安装一些Linux依赖项以确保音频库正常工作: ...