语音合成论文优选：Enhancing Monotonicity for Robust Autoregressive Transformer TTS

最新推荐文章于 2025-11-17 16:43:14 发布
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#语音识别 #人工智能 #深度学习 #机器学习 #transformer

本文探讨了如何通过引入步进单调性注意力机制来优化Transformer TTS系统，解决漏字和跳字问题。实验表明，这种方法提高了合成语音的质量，并增强了系统的鲁棒性。

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Enhancing Monotonicity for Robust Autoregressive Transformer TTS

本文是清华大学在interspeech 2020上发表优化transformerTTS，使其更加鲁棒，具体的文章链接

https://www.isca-speech.org/archive/Interspeech_2020/pdfs/1751.pdf

1 研究背景

基于transformer的tts系统如下图所示，因为transformer缺少对句子时序性的信息，因此常出现漏字，跳字的问题。本文通过把stepwise monotnoic attention应用到transfomer中因此使transformerTTS更加鲁棒，实验结果显示合成的语音质量MOS提高，而且系统更加鲁棒。

2 详细设计

首先看一下multi-head attention的计算公式1~3，其中为了添加位置信息添加position embeddig公式为4~6。而stepwise 的公式为7~10，具体可参考我另一篇文章（

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