Tacotron入门

最新推荐文章于 2024-11-17 14:24:40 发布
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分类专栏： 语音研究 模式识别与深度学习 文章标签： 人工智能
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Tacotron入门

​ Tacotron是TTS领域非常著名的一个模型（日常被当做对比参照物），正好毕设的Flowtron也是在它的基础上进行的改进，因此我也特地学习了一下Tacotron这个模型。

​ 以下是相关的学习资料：

​ Tacotron原论文：TACOTRON: TOWARDS END-TO-END SPEECH SYNTHESIS

​ 知乎上一篇写得不错的Tacotron概述：Tacotron&Tacotron2——基于深度学习的端到端语音合成模型

Tacotron2论文及其代码解析：Tacotron2 论文 + 代码详解

歌声合成入门资源和步骤
AI拉呱，专注于人工智与网络安全方面的研究，关注一起学习。
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本人从事歌声合成研究多年，有做过很多种方法。歌声合成是一项涉及音频处理和人工智能技术的复杂任务，它通常包括声音采样、特征提取、建模以及合成等步骤。
Tacotron：[Tacotron: A Fully End-To-End Text-To-Speech Synthesis Model]
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语音合成系统通常包含多个阶段，例如TTS Frontend，Acoustic model和Vocoder，如下图更直观清晰一点：构建这些组件通常需要广泛的领域专业知识，并且可能包含脆弱的设计选择。
深度学习 Tacotron 介绍
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/45517433
Tacotron
qq_40844444的博客
11-17 444
Tacotron是一个著名的端到端文本到语音（Text-to-Speech, TTS）系统，由Google在2017年提出。它通过深度学习模型直接从文本生成语音波形，无需传统的语音合成中间步骤，如音素标注、声音合成等。
端到端的TTS深度学习模型tacotron(中文语音合成)
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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
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该文档【Tacotron-pytorch端到端语音合成系统在智能客服中的实时推理优化】共计 26 页，文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、目录等...
基于Tacotron汉语语音合成的开源实践
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2017年初，Google 提出了一种新的端到端的语音合成系统——Tacotron。Tacotron打破了各个传统组件之间的壁垒，使得可以从配对的数据集上，完全随机从头开始训练。本文是来自喜马拉雅FM音视频工程师马力的投稿，他手把手式的介绍了Tacotron的使用方法，帮助你快速上手。文 / 马力语音合成（Text to Speech Synthesis）是一种将文本转化为自然语音输出的技术，在各
高级语音合成：基于PyTorch的WaveGlow与Tacotron2多说话人语音生成系统的端到端训练.pdf
02-18
该文档【高级语音合成：基于PyTorch的WaveGlow与Tacotron2多说话人语音生成系统的端到端训练】共计 40 页，文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有...
Tacotron以及Tacotron2详解
junbaba_的博客
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Tacotron以及Tacotron2详解 概述 ​ ​ ​ ​ Tacotron模型是首个真正意义上的端到端TTS深度神经网络模型。与传统语音合成相比，它没有复杂的语音学和声学特征模块，而是仅用<文本序列，语音声谱>配对数据集对神经网络进行训练，因此简化了很多流程。然后Tacotron使用Griffin-Lim算法对网络预测的幅度谱进行相位估计，再接一个短时傅里叶（Short-Time Fourier Transform，STFT）逆变换，实现端到端语音合成的功能。Tacotron的总体架构如
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Tacotron：端到端的语音合成神经网络 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目介绍 Tacotron 是一个基于 TensorFlow 实现的开源项目，它复现了 Tacotron 算法，这是一种创新性的端到端神经网络模型，专门用于语音合成。这个模型不仅能够生成自然的语音，而且还能学习和理解文本输入的语义结构，从而将文字转化为流畅的声音。 项目技术分析 Tacot...
TACOTRON-端到端的语音合成模型
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1 简介 本文根据2017年《TACOTRON: TOWARDS END-TO-END SPEECH SYNTHESIS》翻译总结的。如题所述，是一个端到端的语音合成模型。 一个文本到语音的合成系统通常包括多个步骤，包括文本分析、声学模型、声音合成模块等。建立这些单元通常需要广泛的专业领域知识，可能包含脆弱的设计选择。本文，我们呈现了一个端到端的生成模型TACOTRON，直接从文本字符生成语音。给定<text,audio（声音）>，模型可以直接完全训练。 另外，一个单独的端到端模型会比多步骤模型
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文章目录介绍TTS before End-to-endConcatenative ApproachParametric ApproachDeep VoiceTacotron:End-to-end TTSEncoder 类似 Grapheme-to-phonemeAttention类似Modeling DurationDecoder ：Audio Synthesis 介绍 本门课程是2020年李宏毅老师新课：Deep Learning for Human Language Processing（深度学习与人类
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语音合成系统通常包含多个阶段，例如TTS Frontend，Acoustic model和Vocoder，如下图更直观清晰一点：语音合成系统，通常称为TTS（Text to Speech，文本到语音），是一种将文字信息转化为人类可理解的语音输出的技术。该系统通常包含多个阶段，每个阶段都有其特定的功能和任务。以下是关于TTS系统中几个关键部分的介绍：TTS Frontend（TTS前端）：这一部分主要负责处理输入的文本信息。
语音合成：Tacotron详解【端到端语音合成模型】【与传统语音合成相比，它没有复杂的语音学和声学特征模块，而是仅用＜文本序列，语音声谱＞配对数据集对神经网络进行训练，因此简化了很多流程】
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​ ​ Tacotron模型是首个真正意义上的端到端TTS深度神经网络模型。与传统语音合成相比，它没有复杂的语音学和声学特征模块，而是仅用配对数据集对神经网络进行训练，因此简化了很多流程。然后Tacotron使用Griffin-Lim算法对网络预测的幅度谱进行相位估计，再接一个短时傅里叶（Short-Time Fourier Transform，STFT）逆变换，实现端到端语音合成的功能。Tacotron的总体架构如下图：参考资料： Tacotron以及Tacotron2详解 语音合成...
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