相比而言,GAN在并行波形生成方面有一定的优势,虽然目前GAN主要应用于图像领域,但在音频生成方面表现平平,除了WaveGAN和GANSynth等。 DeepMind发现,GAN尚未大规模应用于非可视领域。24kHz1处的两秒钟音频维度为48000,可与128128分辨率下的RGB图像媲美!所以DeepMind决定要探索一下使用GAN生成原始波形的过程,然后GAN-TTS诞生了...
在基于GAN的TTS系统中,生成器被用来学习文本到语音的映射关系。通过训练,生成器能够根据给定的文本生成相应的语音波形。与传统的TTS系统相比,基于GAN的TTS系统具有更好的灵活性和可扩展性。同时,由于GAN的对抗训练机制,生成的语音波形更加自然和流畅。然而,GAN在TTS系统中的应用也存在一些挑战。例如,对于不同的语种和...
本文提出了GAN-TTS,一种基于GAN的TTS,作者提出了一种适用于序列的判别器,其中包含conditional和unconditional discriminator,其中conditional discriminator将text作为输入,因此可以判断生成的语音和text是否匹配。 评价阶段作者不仅使用了主观的MOS,还提出使用image synthesis中常用的frechet incept ion distance (FID)和kernel ...
(2022). TTS-GAN: A Transformer-Based Time-Series Generative Adversarial Network. In: Michalowski, M., Abidi, S.S.R., Abidi, S. (eds) Artificial Intelligence in Medicine. AIME 2022. Lecture Notes in Computer Science(), vol 13263. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-...
TTS-GAN first commit Jan 25, 2022 adamw.py TTS-GAN first commit Jan 25, 2022 cfg.py TTS-GAN first commit Jan 25, 2022 dataLoader.py TTS-GAN first commit Jan 25, 2022 functions.py TTS-GAN first commit Jan 25, 2022 train_GAN.py ...
The TTS-GAN Architecture The TTS-GAN model architecture is shown in the upper figure. It contains two main parts, a generator, and a discriminator. Both of them are built based on the transformer encoder architecture. An encoder is a composition of two compound blocks. A multi-head self-att...
GAN-TTS阅读笔记 CongratulationS rongjiehuang.github.io1 人赞同了该文章 一、 文章贡献 1. 提出了GAN-TTS,使用多个随机窗口判别器评价生成波形,同时以声学特征作为条件输入。 2. 提出了基于FID,KID的距离分布评价指标。 3. 进行了ablations study,验证了GAN-TTS的有效性 二、 背景介绍 1. 语音合成 自回归声...
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。
【PyTorch实现的GAN文本语音合成(TTS)和语音转换(VC)】’GAN TTS - PyTorch implementation of GAN-based text-to-speech synthesis and voice conversion (VC)' by Ryuichi Yamamoto GitHub: http://t.cn/RRDS05g...
GAN-TTS is capable of generating high-fidelity speech with naturalness comparable to state-of-the-art models, and unlike autoregressive models.