WaveNet和Tacotron在LJSpeech数据集上的语音合成

语音合成是一项涉及将文本转换为自然人类语音的技术。WaveNet和Tacotron是两种常用的语音合成模型，它们在LJSpeech数据集上被广泛应用。本文将介绍WaveNet和Tacotron的原理，并提供相应的源代码，以便读者理解和实践这些模型。

1. WaveNet模型

WaveNet是由DeepMind提出的一种基于深度卷积神经网络的语音合成模型。它通过学习声学信号的波形来生成自然流畅的语音。WaveNet模型的核心思想是使用膨胀卷积（dilated convolution）来扩大模型的感受野，从而捕捉更长期的上下文信息。

以下是一个简化的WaveNet模型的源代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class WaveNet(nn.Module)