oBI(http://www.speech.cs.cmu.edu/tobi/ToBI.1.html)是标注语调模式和其它一些韵律层面的信息的系统，最初提出用于英语句子上，可能目前在其它很多语言都有使用。详细说明可参考它的官方网站，以及有大量的文献。今天推荐大家一款自动标注ToBI语调模式及一些韵律特征的开源工具包，PyToBI，笔者将它fork到我的github上，地址在[https://github.com/feelins/PyToBI]，使用方法同以前，仍然可以点击Download下载整个开源工具包

作者：今天不吹牛链接：https://www.zhihu.com/question/400733777/answer/1466879756来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。首先感谢@吃完就饿回答里推荐的另外两篇论文：Graph-Based Global Reasoning Networks (GloRe)LatentGNN: Learning Efficient Non-local Relations for Visual Recog.

在本文中，我将尝试介绍一种名为WORLD的工具，该工具通常用于语音合成和语音转换。语音合成和语音转换当下，Google Home和Amazon Echo等智能语音系统的使用，毫无疑问，语音的表现形式在未来将变得越来越重要。语音表现形式的关键技术之一是语音合成（文本到语音）。如果是Mac，你可以试一下：$ say '早上好'她会说“早上好”。然而，在say命令中，它变成了机器特定的非常规方式，如在输入稍长的句子时可以理解的。长期以来一直在研究如何使人类的语言，但随着深度学习的发展，最近有

音素对齐在语音识别，语音合成等领域都可能会用的到，当你不想自己训练个模型来处理对齐任务时，最好的办法是找个工具。用了一圈下来，发现Montreal-Forced-Aligner（MFA）比较好用，不仅支持汉语（普通话）还支持英语和一堆其他的语言（还可以自己训练声学模型），所以接下来主要写的是MFA的用法。另外还有一个专门处理汉语音素对齐的工具speech-aligner，地址在这里https://github.com/open-speech/speech-aligner 另外专栏为什么不支持插入站外链接

之前分享过将视频转GIF如何将视频轻松转换为 GIF 和文字转语音 如何轻松的将文字转语音 ，今天分享几个神器，可以分离音频中的人声和背景音乐。先准备一首周杰伦的音频《晴天》，由于公众号后台音乐库没有这首歌的版权，就用这个live版了。ezstemshttps://ezstems.com/ 这个网站支持上传YouTube链接或者自己上传文件。不过免费用户文件限制10MB大小，否则提示不可用。Sorry, file size must be less than 10mb. You .

在安装之前，要确保运行Spleeter的计算机系统是64位，Spleeter不支持32位的系统。如何查看？因为在linux环境下安装spleeter相对要简单很多，这篇教程先以Ubuntu20.04系统介绍安装教程。（在win系统下可以使用VMware虚拟机安装Ubuntu，之前永恒君也写过教程。）在安装好Ubuntu20.04系统之后，就可以开始下面的步骤了。安装步骤1、下载并安装Anaconda1-1 下载Spleeter是基于python语言的工具，而Anaconda就是可以便

在苹果系统下，如果文章中的图片不能正常显示，请升级Safari浏览器到最新版本，或者使用Chrome、Firefox浏览器打开。) 当训练和测试完成一个深度学习模型之后，如果我们打算将这个算法模型上线，投入生产环境部署使用，那么我们就需要做一些额外的处理工作。由于深度学习模型对于算力需求较大，在上线过程中，一般有减小网络规模、使用专用硬件和通过C/S架构联网进行云端计算这三种方式。AI柠檬博主推荐使用第三种方式，即模型部署于服务器端，客户端通过网络将输入数据发送至服务器，计算得结果后传递给客户端。...

章目录https://blog.youkuaiyun.com/qq_40168949/article/details/109577549 一、VC 1. 【小数据VC】Attention-Based Speaker Embeddings for One-Shot Voice Conversion [2020 interspeech] 2. 【提升质量】ATTS2S-VC: SEQUENCE-TO-SEQUENCE VOICE CONVERSION WITH ATTENTION AND

介绍我们都听说过图像样式转换：从一幅著名的绘画中提取样式并将其应用于另一幅图像是通过多种不同方法来实现的任务。生成对抗网络（简写为GAN）也用于图像生成，图像到图像的翻译等等。图像样式传输示例但是声音呢？从表面上看，你可能会牛逼hink那声音是从图像中完全不同，所有已探索图像相关的任务不同的技术也无法应用到声音。但是，如果我们能找到一种将音频信号转换为类似图像的二维表示的方法呢？事实上，是的，我们可以！这种声音表示称为“频谱图”，它是使我们能够使用专门设计用于图像处...

论文：AUTOVC: Zero-Shot Voice Style Transfer with Only Autoencoder Loss代码实现参考：https://github.com/peisuke/AutoVC.pytorch下面是测试推理部分的数据结构分析此存储库是“ AutoVC：仅具有自动编码器丢失的零抖动语音样式传输”的复制代码。内容编码器Ec：产生语音内容说话人编码器Es：产生说话人风格解码器D：由Ec和Es的输出产生语音转换时，将原语音Mel图送入Ec，将.

文章目录网络结构 说话人编码器 内容编码器 解码器 声码器 实验论文：AUTOVC: Zero-Shot Voice Style Transfer with Only Autoencoder Loss代码：github地址AutoVC在传统的非平行数据的多对多语音转换任务中表现较好，而且可以实现Zero-shot语音转换（转换为没有听过的语音风格）。整个转换过程分为三步（1）音频->Mel谱图（2）使用AutoVC模型转换Mel谱图（3）使用Wave..

在Tacotron-GST的基础上进行改进 ，可以完成多说话人语音合成。可以精确的控制生成各种风格的语音。并且训练的时候只需要read speech data，并且不需要text和audio的对齐。introduction想要语音合成特定风格的语音，必须要有对应的训练数据。但是这样比较难以获得，因此我们提出一种不需要这类数据也能进行风格控制的方法。GST已经提供了一种可能的解决方法，但是它的控制方法比较粗糙。我们提出的Mellotron可以通过很少的音频或者乐谱细粒度的控制情感特征（基频和韵律信息

作者 |Comet译者 | 天道酬勤，责编 | Carol出品 | AI 科技大本营（ID：rgznai100）这篇文章是由AssemblyAI的机器学习研究工程师Michael Nguyen撰写的。AssemblyAI使用Comet记录、可视化和了解模型开发流程。深度学习通过引入端到端的模型改变了语音识别的规则。这些模型接收音频，并直接输出转录。目前最流行的两种端到端模型是百度的Deep Speech和谷歌的Listen Attend Spell（LAS）。Deep Speech和L...

这个领域的算法库一般有librosa、essentia、torchaudio、深度学习等。这个领域目前的工程套路是：首先声音是一维的时域信号，但是计算机看了觉得没啥用（你看wav文件那些采样点，这些数字能说明啥呀）；P.S. 人的听觉系统（从耳朵到大脑皮层）与之相比是多么强大呀！ 既然一维的时域信号没啥用，于是人们开始做频域分析，也就是大名鼎鼎的fft；终于有了一些用处了，但是还是差的太远； 把频域和时域都加上，比如stft，最经典的时频域分析方法，怎么样？嗯，又厉害了些； 把时频域的分析结果转化

librosa语音信号处理https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11561355.html目录  读取音频  重采样  读取时长  读取采样率  写音频  过零率  波形图  短时傅里叶变换  短时傅里叶逆变换  幅度转dB  功率转dB  频谱图  Mel滤波器组  计算Mel scaled 频谱  提取Log-Mel Spectrogram 特征  提取MFCC系数参考　　librosa是一个非常强大的python语音信号处理的第三方库，本文参考

声音的向量表示原理向量x ∈ R N x\in R^Nx∈RN表示时间区间上的音频信号，x i x_ixi​表示t = h i t=h_it=hi​时的声压x i = α p ( h i ) , i = 1 , . . . , N x_i=\alpha p(h_i),i=1,...,Nxi​=αp(hi​),i=1,...,N 每个x i x_ixi​称为样本 h（>0）为采样时间 1/h为采样率，典型的采样率为1 / h = 44100 / s e c 1/h=44100/sec1/h

笔者最近对基于Gan的神经网络Vocoder进行了一系列实验。 简单做一下总结并提出一些列疑问，一起与行业大佬探讨遇到的问题。先来看melgan的模型结构，包括两部分: Generator（生成器） 和 Discriminator（判别器）。Generator输入为mel-spectrogram，输出为raw waveform. 从 mel-spectrogram到 audio的过程很显然是一个上采样的过程。这里的上采样是由一维反卷积(transpose1d)实现的，上采样的倍数如何确定呢？

微软和浙江大学的研究人员团队最近开发了一种多语言，多歌手演唱语音合成（SVS）系统，称为DeepSinger。该系统是使用从音乐网站获取的唱歌训练数据从头开始构建的。随着深度神经网络的发展，Singing Voice Synthesis（SVS）通过歌词生成歌声，这在近年来的研究和工业界引起了极大的关注。此技术类似于使机器讲话的“文本到语音”方法。传统的SVS主要依赖于人类的录音和注释，并需要大量高质量的歌唱录音作为训练数据，并且在歌词和歌唱...

TACONTRON: A Fully End-to-End Text-To-Speech Synthesis Model通常的TTS模型包含许多模块，例如文本分析， 声学模型， 音频合成等。而构建这些模块需要大量专业相关的知识以及特征工程，这将花费大量的时间和精力，而且各个模块之间组合在一起也会产生很多新的问题。TACOTRON是一个端到端的深度学习TTS模型，它可以说是将这些模块都放在了一个黑箱子里，我们不用花费大量的时间去了解TTS中需要用的的模块或者领域知识，直接用深度学习的方法训练出一个TTS模

语音合成（Text to Speech Synthesis）是一种将文本转化为自然语音输出的技术，在各行各业有着广泛用途。传统TTS是基于拼接和参数合成技术，效果上同真人语音的自然度尚有一定差距，效果已经达到上限，在实现上也依赖于复杂流水线，比如以文本分析为前端的语言模型、语音持续时间模型、声学特征预测模型、将频谱恢复成时域波形的声码器（vocoder）。这些组件都是基于大量领域专业知识，设计上很艰难，需要投入大量工程努力，对于手头资源有限的中小型玩家来说，这种“高大上”的技术似乎有些玩不起。幸运.