机器学习笔记 - 文字转语音技术路线简述以及相关工具不完全清单

已于 2024-04-06 10:41:03 修改
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分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： 文本转语音 text-to-speech 深度学习
于 2024-04-06 10:40:43 首次发布
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本文简述了文本到语音转换（TTS）的技术路线，包括基于拼接、参数合成、共振峰和深度学习的方法。重点讨论了深度学习在TTS中的应用，如WaveNet和SampleRNN。此外，还列举了大厂如Google Cloud、微软、阿里云和百度的TTS工具，并提到了开源项目OpenTTS和Mozilla TTS。

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一、TTS技术简述

        今天的文本到语音转换技术（TTS）的目标已经不仅仅是让机器说话，而是让它们听起来像不同年龄和性别的人类。通常，TTS 系统合成器的质量是从不同方面进行评估的，包括合成语音的清晰度、自然度和偏好，以及人类感知因素，例如可理解性。

1、技术路线

（1）基于拼接合成的方法

        拼接合成（Concatenative Synthesis）的方法就是将预先录制好的语音片段存储在数据库中，根据输入文本，选择并拼接相应的语音片段来合成语音。 这种方式语音质量高，自然度好。 但需要大量的语音数据，灵活性较差，难以适应新的发音或语调变化。

        一些开源项目Festival:、 MaryTTS、Flite等。

（2）基于参数合成的方法

        参数合成(Parametric Synthesis)的方法是使用统计模型来学习语音的声学特征，并根据输入文本生成语音参数，最终合成语音。其背后的想法是，如果我们能够对构成语音的参数进行近似，我们

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机器学习笔记 - 视频分析和人类活动识别技术路线简述
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首先了解什么是人类活动识别，简而言之，是对某人正在执行的活动/动作进行分类或预测的任务称为活动识别。我们可能会有一个问题：这与普通的分类任务有什么不同？这里的问题是，在人类活动识别中，您实际上需要一系列数据点来预测正确执行的动作。看看这个人做的这个后空翻动作，只有看完整视频才能知道这是一个后空翻。如果我们提供的模型仅能识别其中某一帧图像的话，那么它一定不会被预测为是一个后空翻，而是其它动作。因此，是一种时间序列分类问题，您需要一系列时间步长的数据来正确分类正在执行的操作。
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目标检测是计算机视觉中最重要的课题之一。大多数计算机视觉问题都涉及检测视觉对象类别，如行人、汽车、公共汽车、人脸等。这一领域不仅限于学术界，而且在视频监控、医疗保健、车载传感和自动驾驶。 许多用例，尤其是自动驾驶，需要高精度和实时推理速度。因此，选择适合速度和准确性要求的物体检测器变得至关重要。YOLO（You Only Look Once）是一种单级目标检测器，用于实现两个目标（即速度和准确性）。而今天，我们将通过涵盖所有 YOLO 变体（例如，YOLOv1、YOLOv2、......
语音合成第一篇-入门
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文本转语音，又称语音合成（Speech Sysnthesis），指的是将一段文本按照一定需求转化成对应的音频，这种特性决定了的输出数据比输入长得多。文本转语音是一项包含了语义学、声学、数字信号处理以及机器学习的等多项学科的交叉任务。虽然辨识低质量音频文件的内容对人类来说很容易，但这对计算机来说并非易事。按照不同的应用需求，更广义的语音合成研究包括：语音转换，例如说话人转换、语音到歌唱转换、语音情感转换、口音转换等；歌唱合成，例如歌词到歌唱转换、可视语音合成等。
[深度学习 - TTS自学之路] 基于fastspeech2 学习TTS流程以及部分代码梳理
iamfishman
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深度学习方案 - TTS流程以及代码梳理 - fastspeech2 参考源码：https://github.com/ming024/FastSpeech2 最近好长一阵子没有写文章了，一方面是公司里做的一些项目不好公开写成文章，另一方面由于教育双减政策的影响，很多项目临时被停止了，所以这阵子，对原项目的维护以及新领域（音频）方面的自研学习，基本都在忙着，个人时间很少。 另外打个小广告，科室这边也逐渐对外写一些技术文章，主要在微信公众号：“ AI炼丹术 ”上发布。目前发布了很多关于端侧优化部署的文章、O
神经网络是线性模型吗,人工神经网络预测模型
aifans_bert的博客
09-06 1584
xj为在隐节点为网络输入，在输出点则为下层（隐）节点的输出（j=1，2…各种地质灾害都是在地球表层一定空间范围和一定时间限度内发生的，尽管不同种类的地质灾害之间、同一种类的地质灾害的不同个体之间大都形态各异，形成机理也是千差万别，但它们都是灾害孕育环境与触发因子共同作用的结果，而这些都与空间信息密切相关，利用GIS技术不仅可以对各种地质灾害及其相关信息进行管理，而且可以从不同空间和时间的尺度上分析地质灾害的发生与环境因素之间的统计关系，评估各种地质灾害的发生概率和可能的灾害后果。
TTS 语音合成技术学习
pumpkin84514的博客
06-27 3215
TTS 语音合成技术的核心是将书面文字转化为自然流畅的语音。这类似于你在朗读一本书时，把看到的文字通过声音表达出来，让别人听到。这项技术使得计算机能够模仿人类的说话过程，将文本信息以语音形式输出。TTS 技术将书面文字转换为自然流畅的语音，为用户提供了便捷的听觉信息获取方式。无论是在语音助手、导航系统还是教育应用中，TTS 技术都发挥着重要作用。通过选择合适的 TTS 服务或库，并进行适当的编程，你可以轻松地在自己的项目中集成 TTS 功能，为用户带来更丰富的交互体验。
Tts新手入门规划
2301_77020411的博客
04-25 506
**语音合成技术进阶**：根据选定的优化方向，深入学习相关的语音合成技术。- **Python基础**：确保对Python语言有扎实的基础，包括变量、数据类型、控制结构、函数、类与对象、模块与包等概念。- **音频处理知识**：了解基本的音频文件格式（如WAV、MP3）、采样率、位深度、声道等概念，以及如何使用Python库（如`wave`、`pydub`等）进行音频读写和简单处理。- **定制化语音**：研究如何根据特定应用场景或用户需求，定制特定的发音风格、语音特征（如性别、年龄、口音等）。
机器学习笔记 - 使用Keras + 基于n帧的结果进行平均进行视频分类
学以致用 知行合一
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视频分类不仅仅是简单的图像分类，对于视频，我们通常可以假设视频中的后续帧与其语义内容相关。如果我们能够利用视频的时间特性，我们就可以提高实际的视频分类结果。长短期记忆 (LSTM) 和循环神经网络 (RNN) 等神经网络架构适合时间序列数据（后面在陆续整理动作识别方面的其它模型，已经发展出来很多先进的模型架构了，可以参考），但是在一些简单场景下，可能用不着，另外在训练成千上万个视频文件时，它们也非常耗费资源和时间。对于某些应用程序，可能需要的只是对预测进行滚动平均。
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新年大礼包：机器之心2018高分教程合集CVPR2019目标检测方法进展综述。
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语音合成学习（一）综述
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一、资料推荐 爱丁堡大学课程（全英文，有能力的推荐学习一遍）：https://speech.zone/courses/speech-synthesis/ TensorflowTTS（比较系统的开源项目）：https://github.com/TensorSpeech/TensorFlowTTS 二、基础概念介绍 1、时域：波形的振幅、频率； 2、频域： 傅里叶变换：每个复杂的波形都可以由不同频率的正弦波组成； 语谱（spectrum）：描述了信号包含的频率成分和它们的幅度； 语谱图（spectrogram
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语音合成 语音合成技术大体可分为以下三个部分： 文语合成（TTS，Text to Speech） 语音转换（VC， Voice Conversion） 语音生成（VG，Voice Generation） 技术分类 常见分为两类：波形拼接法、参数法（声码器）。 １.　波形拼接法 首先，要准备好大量的语音，这些音都是又基本的单位拼接成的（基本单位如音节、音素等），然后从已准备好的声音中，抽取出来合成目标声音。 优点：使用原始语音波形替代参数，合成的语音清晰自然，质量相比于参数合成方法要好。PSOLA（pi
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文章发布于公号【数智物语】（ID：decision_engine），关注公号不错过每一篇干货。来源 | Datawhale本文由知名开源平台，AI技术平台以及领域专家：Datawhale，ApacheCN，AI有道和黄海广博士联合整理贡献，内容涵盖AI入门基础知识、数据分析\挖掘、机器学习、深度学习、强化学习、前沿Paper和五大AI理论应用领域：自然语言处理，计算机视觉，...
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