在语音转换中,GAN被用来学习源语音和目标语音之间的映射关系。通过训练,GAN能够将源语音转换为与目标语音相似的语音。这个过程中,判别器的任务是判断转换后的语音是否与目标语音相似,而生成器的任务则是不断改进生成的语音,以骗过判别器。虽然GAN在语音转换中取得了不错的成果,但也存在一些挑战。例如,对于非对齐的源...
声学模型训练是不可或缺的一环。它致力于学习输入文本与语音输出之间的对应关系，通常利用大量语音数据进行训练，以捕捉语音的声学特征和转换规律。常见的训练方法包括监督学习和生成对抗网络（GAN）等。最后，语音合成优化也是提升TTS系统性能的关键步骤。它通过对系统生成的语音进行评估和调整，进一步优化语音的质量和自然...
声学模型通常使用大量的语音数据进行训练，以学习语音的声学特征和转换规律。常见的训练方法包括监督学习和生成对抗网络（GAN）等。语音合成优化：TTS系统还涉及一些优化技术，以提高语音合成的质量和自然度。这包括调整音调、语速和语调，使得语音输出更加符合人类语音的特点。此外，还可以应用后处理技术，如语音增强、去噪...
该模型采用正则化流(Flow)增强条件先验的表达能力,并通过对抗训练(GAN)提高波形域的合成质量。此外,VITS还引入了随机持续时间(Stochastic Duration Predictor),以表达输入文本的韵律。 1.2 VITS2模型 VITS2[2]在VITS的基础上提出了通过对抗学习的Stochastic Duration Predictor,以及利用Transformer Block改进Flow等。这些改...
基于GAN的声码器:生成对抗网络(GAN)在声码器中的应用显著提升了语音的真实感。Parallel WaveGAN和HiFi-GAN通过引入多尺度和多分辨率频谱图损失,确保了语音在时间和频率域的自然度。 基于扩散模型的声码器:扩散模型通过逐步去噪的过程生成高质量波形。WaveGrad和DiffWave是这类声码器的代表,它们在生成高保真波形的同时...
基于GAN的语音转换技术及语音合成TTS 介绍 到目前为止,我主要致力于生成人物的图像(或视频),但我希望他们一旦在屏幕上可见就会用对应的声音说话。所以这一次,当我发出另一个人的声音时,我进行了语音转换以转换为对应的声音,而在给出文本时,我使用文本转语音(TTS)来创建其声音。以下将描述试验结果。
第1 期:BLSTM-RNN、WaveNet、SampleRNN、Char2Wav、Deep Voice、Parallel WaveNet、GAN、Tacotron、VoiceLoop 第2 期:Tacotron2、GST、DeepVoice3、ClariNet、LPCNet、Transformer-TTS、Glow-TTS、Flow-TTS、cVAE+Flow+GAN、PnG BERT 您正在阅读的是其中的第 2 期。前往 SOTA!模型资源站(sota.jiqizhixin.com)即可获...
该模型之所以受到如此关注，核心原因在于其参数虽小，但效果出色。它没有使用 diffusion 技术，而是直接生成语音 Token，再通过 GAN 进行合成。这也是为什么有人用 Rust 实现了这个模型。目前 Rust 推理版本已经推出，速度非常快。（@神力人工智能）02有亮点的产品 1、DeepSeek APP 正式上线，iOS 和安卓版本均有 日前...
首尔国立大学/NVIDIA 推出了一种名为 BigVGAN [Lee22b] 的新型声码器。作为考虑各种录音环境和未见语言等的通用Vocoder,作为技术改进,使用snake函数为HiFi-GAN生成器提供周期性的归纳偏置,并加入低通滤波器以减少边由此造成的影响。另外,模型的大小也大大增加了(~112M),训练也成功了。
实验数据和模型配置。实验数据来源于Libriheavy和LibriSpeech-PC等数据集，包括50,000小时的英语语音和200,000小时的额外数据。模型采用了Transformer架构，其中包括24层、16个注意力头、1024维嵌入维度、4096维线性层维度和0.1的dropout率。该模型用于将log mel滤波器组特征转换为波形，使用的BigVGAN-vocoder模型在测试...