第二阶段NaturalSpeech2:实现了多样化的语音合成,包括多说话人、zero-shot的语音合成,在技术方案上提出了将diffusion module和连续语音表征融合,并采用了44k hours的大数据集对模型进行训练,demo样音可见 :NaturalSpeech2-demo 第三阶段NaturalSpeech3:提出将语音进行细粒度的的解耦,每个解耦模块均由diffusion module构成。
使用基于 VQGAN 的声学模型来生成频谱特征,采用语言模型来拟合韵律分布,因为韵律在句子中随时间快速变化,语言模型可以同时捕获局部和全局依赖关系。 将Mega-TTS 扩展到包含2万小时语音的多领域数据集,并评估其在集外说话人的性能。实验结果表明,由于每个模块的适当归纳偏置,Mega-TTS 在零样本TTS、语音编辑和跨语言 TT...
[11, 16]利用一种离散的自监督语音表示单元和标准化F0的量化表示来重构语音,并仅通过替换说话者表示来转换语音。NANSY [17]利用连续的自监督语音表示,并引入语音扰动来仅从语音中获取语言表示。HierSpeech [18]也使用自监督语音表示来从语音中提取语言表示,但需要文本转录来使语言表示规范化,仅包含语言信息。基于扩...
NaturalSpeech3的技术框架在第一阶段NaturalSpeech2的基础上进行了改进，将语音合成流程从"text ->diffusion -> codec decoder"进一步细化，使得合成的语音能够更加精确地反映出语音提示中包含的多个因素。解耦问题在语音合成领域是一个经典挑战，传统方法如SpeechSplit1.0、SpeechSplit2.0、NANSY以及MegaTTS等...
阿里云语音AI 使用的是CosyVoice声音复刻 zero-shot模式,合成速度是咋样的?嘟嘟嘟嘟嘟嘟 2024-08-13 23:40:09 104 0 发布于海南 举报0 条回答 写回答 问答分类: 人工智能 问答标签: 阿里云AI AI合成 语音AI AI模式 AI声音 问答地址:开发者社区 > 人工智能 > 问答 ...
Mega-TTS利用音色编码器从音频中提取出全局音色表征,作为整体语音的音色信息。Mega-TTS2的音色表征分为两个部分:细粒度音素级音色表征+全局音色表征。 多参考音色编码器(Multi-Reference Timbre Encoder,MRTE)输入任意长度的音频,输出细粒度音素级音色表征。首先,将梅尔谱编码为声学隐向量Hmel;接着,通过mel-to-phoneme...