Tacotron-2:通过调节 WaveNet 对 Mel 频谱预测的自然 TTS 合成 根据论文:https://arxiv.org/abs/1712.05884 首先第一部分为论文主体的翻译: 摘要 这篇文章描述了一个直接从文本合成语音的神经网络架构,Tacotron-2。该系统由两部分组成,首先是把字符向量(character embeddings)映射到梅尔声谱(mel-scale spectrogram...
Tacotron,是一个序列到序列的结构,可以从一系列的字符产生频谱图,简化了传统语音合成流程,仅仅根据数据训练的单个网络来代替了语言和声学特征。为了对所得的频谱图进项语音编码,Tacotron使用了Griffin-Lim算法进行相位估计,然后进行短时傅立叶逆变换。按作者所说,这个只是一个临时用的,与Griffin_Lim相比,WaveNet在质量上...
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...
Tacotron2论文翻译 论文下载:https://arxiv.org/pdf/1712.05884.pdf ABSTRACT 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...
Fast and lightweight on-device TTS with Tacotron2 and LPCNet 本文章是俄罗斯华为技术有限公司在interspeech2020上的工作,主要做轻量级的神经网络语音合成优化(tacotron+lpcnet),使该TTS系统能够在低中端的移动设备上使用,文章的具体链接为 https://www.isca-speech.org/archive/Interspeech_2020/pdfs/2169.pdf...
Tacotron2: NATURAL TTS SYNTHESIS BY CONDITIONING WAVENET ON MEL SPECTROGRAM PREDICTIONS知识点说明 Tacotron2:NATURALTTSSYNTHESISBYCONDITIONINGWAVENETONMELSPECTROGRAMPREDICTIONS文章于2018年2月发表Tacotron2与Tacotron1对比,,模型基本框架相似,主要改变为: Encoder: 3层包含512个5X1滤波器的卷积层,一个双向512单元的LST...
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
本文介绍了Tacotron 2,这是一种全神经TTS系统,该系统结合了序列到序列的递归网络,并通过改进的WaveNet声码器来关注预测梅尔谱图。 最终的系统将语音合成为Tacotron级韵律和WaveNet级音频质量。 该系统可以直接从数据中进行训练,而无需依赖复杂的特征工程,并且可以实现接近自然人语音的最新音质。
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...
我们结合过去像Tacotron和WaveNet这些项目的思路,添加了更多的改进之处,最终开发出了新的系统:Tacotron 2。我们采用的方法并不使用复杂的语言和声学特征作为输入。恰恰相反,我们使用神经网络利用文本生成类似真人的语音,只使用声音例子和相应的文本记录对神经网络加以训练。