基于注意力机制的简化歌声合成系统

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#语音合成 #序列到序列模型 #深度学习 #程序那些事 #AIGC #回归 #数据挖掘

基于注意力机制的简化歌声合成系统

系统概述

UTACO歌声合成系统采用注意力机制序列到序列模型（AS2S），直接以带歌词的乐谱作为输入，无需依赖振动模式（vibrato）和音素时长等特征的独立子模型。该系统能够自主保持音准，并实现较高的自然度。

技术架构

输入表示

  • 输入为MusicXML格式的乐谱
  • 通过语言分析确定每个音符对应的音素
  • 为每个音素添加音符信息：八度音域、音阶位置（12音阶中的位置）、持续时长
  • 添加"进度"信号流（音符起始为1，结束为0）以标识音符边界

模型特点

  • 采用注意力机制序列到序列架构
  • 直接生成频谱图，通过基于扩张因果卷积的神经声码器转换为波形
  • 自主生成所有声学特征，包括振动模式

性能表现

在MUSHRA测试中：

  • 人类演唱样本得分：82/100
  • UTACO系统得分：60/100
  • 对比系统WGANSing得分：31/100

统计检验显示得分差异显著（所有配对t检验p值<10⁻¹⁶）

技术优势

  1. 简化架构：无需多个子模型生成辅助特征
  2. 自主决策：能够自主决定振动模式的应用位置
  3. 持续改进：可受益于AS2S模型领域的最新研究成果

局限性

  • 乐谱中的休止符可能导致合成中断（AS2S架构已知问题）
  • 时序精度尚有提升空间（音乐家可察觉）

意义与展望

该方法标志着歌声合成领域的重大变革，为未来发展开辟了新的可能性。随着AS2S模型在文本转语音领域的持续发展，相关技术创新可直接应用于该模型。
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