语音合成(Text to Speech | TTS) 小白版本 语音合成就是让机器模仿人类说话。即输入一段文字,最终输出一段语音。 语音合成 做个比较,当机器的“脑子”里想到了一段内容时,或者是看到了一段话时,知道哪些字应该怎么读: 拆解文字,得到音素的时长、频率变化,就和我们有时拆解文字的偏旁、前后缀来获得文字发音一样...
除了比以前的型号产生更有说服力的语音片段之外,它还更高效——在Google的云TPU硬件上运行,WaveNet可以在50毫秒内生成一秒钟的样本。 Cloud Text-to-Speech现在提供17种新的WaveNet语音,并支持14种语言和变体。总共有56种声音:30种标准声音和26种WaveNet语音(获取完整列表:cloud.google.com/text-to-speech/docs/voic...
b:语音和视频方向:语音图像合成(speech-to-image synthesis:S2I)S2I将在未来受到更多的关注,因为它的自然界面可以支持许多新的有趣和交互式应用程序。S2I社区可以受益于T2I社区,因为S2I可以通过用语音编码器替换文本编码器来实现,反之亦然。另外,从文本描述生成视频似乎是一个显而易见的未来研究方向。
seq-to-seq模型的出现给生成式摘要的实现提供了更好的方案,但是seq-to-seq常常出现的几点弊端:容易生成不准确的细节、容易重复、OOV问题。本文提出了两个方法来提升seq-to-seq模型的表现,一方面将Pointer Network与seq-to-seq中的encoder结合起来,使得生成的结果中既有seq-to-seq从全部词典中生成的,也有从源文本中...
5) text-to-speech converter 文本-语音转换器6) voice conversion 语音转换 1. A survey of voice conversion and its relevant technology; 语音转换及相关技术综述 2. Research of the Chinese Voice Conversion System; 汉语语音转换系统的研究 3. Research and Implementation of Voice Conversion ...
Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis 论文PDF版 Audio samples from “Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis” Github Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-... ...
The paper describes an approach to acquire correction rules for the partspeech of multicategory words from righttagged corpora,and designs and implements the relative partofspeech automatic correction system. 提出了一种从正确标注的训练语料中自动获取兼类词词性较对规则的方法 ,并设计和实现了相应的词性自...
[26] Hungyi, Lee. Machine Learning and having it Deep and Structured[EB/OL]. http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS17.html.
在DeepMind的一篇半综述式的文章[24]中，谈到了强化学习中的另一个特殊的模型——Actor-Critic，并分析了这个模型与GAN之间的联系。首先我们回顾一下GAN中鉴别器D和生成器G优化时的目标函数：再说说强化学习，在基于策略迭代的强化学习中，通过尝试当前策略的action，从环境获得 ，然后更新策略。这种操作在游戏实验环境...
[4] W. Chan, N. Jaitly, Q. Le and O. Vinyals, “Listen, attend and spell: A neural network for large vocabulary conversational speech recognition,” ICASSP, 2016,https://research.google.com/pubs/pub44926.html. [5] Jiwei, Li, Minh-Thang, Luong, Dan, Jurafsky. A Hierarchical Neural...