一、语音合成与自回归模型

最新推荐文章于 2025-03-31 11:19:18 发布
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一、语音合成与自回归模型

1 语音合成流程

​ 在这里插入图片描述

  • 在上述流程中，文本由TTS前端转化为音素，随后音素序列通过声学模型转化为Mel频谱，将Mel频谱输入到声码器中，最后由声码器将其转换为语音。其中Mel频谱由时间轴（横轴）与频率轴（纵轴）两部分组成，是一个二维数据。人听到的声音本质是一段波形，是由大量采样点形成的一维数据。
  • 从Mel频谱到波形的过程中，需要声码器来完成频谱转换。目前常用的有基于信号处理的方法，如Griffin-Lim方法；也有基于神经网络的方法，如WaveNet、HiFiNet等

2 端到端语音合成

1. 自回归模型

  • Tacotron 2 （Google Brain，2017）

    • Tacotron 2中的Encoder和Decoder层均采用双向LSTM（BLSTM）,其目的在于通过双向结构更好的吸收左右两个方向的信息。因为LSTM是一个自回归结构，因此需要吸收上一层的信息来生成下一层信息。

    • Tacotron 2中采用了Location Sensitive Attention作为注意力结构，能够同时考虑内容与输入元素的位置。该注意力机制中采用了累加注意力权重，令注意力权重网络了解其学到的注意力信息，从而使得模型在序列中持续运行并避免重复未预料的语音。

  • Trans

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深度学习非自回归语音合成与自回归语音合成对比
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直播 | 浙江大学硕士生任意：非自回归语音合成
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跨语言神经音频编解码模型VALL-E X实现语音合成与翻译
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AR(2) 为例子 yt=ϕt−1yt−1+ϕt−2yt−2+erry_t = \phi_{t-1}y_{t-1} + \phi_{t-2}y_{t-2} + erryt​=ϕt−1​yt−1​+ϕt−2​yt−2​+err 自回归的目的就是求解ϕt−2\phi_{t-2}ϕt−2​ 和 ϕt−1\phi_{t-1}ϕt−1​. 求解的办法是先求出相关系数，把序列变成了一个值，然后列出方程组解这...
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### 构建基于自回归模型的语音合成系统 构建一个基于自回归模型的语音合成系统涉及多个关键技术环节，包括数据准备、模型设计、训练流程以及优化方法。以下是关于如何实现这一系统的详细介绍： #### 数据准备 语音合成任务通常需要大量的标注音频数据集来训练模型。这些数据应包含清晰的人类发音录音及其对应的文本转录文件。常用的数据集有 LJSpeech、VCTK 等[^2]。对于预处理阶段，需完成以下操作： - **音频特征提取**：将原始音频信号转换成频谱图或其他表示形式（如梅尔频率倒谱系数 MFCC），以便于神经网络输入。 - **文本编码**：采用字符级或音素级别的嵌入向量表示法对文本进行数字化。 #### 自回归模型的选择与架构设计 在当前的研究进展中，WaveNet 是一种经典的自回归生成模型，适用于高分辨率波形预测任务。它的主要特点是通过堆叠因果卷积层逐步生成每一个时间步上的样本值[^1]。此外，还可以考虑引入 Transformer 或者 LSTM/RNN 结构进一步增强全局上下文感知能力[^4]。 具体来说，整个端到端框架可能由以下几个模块组成： 1. 文本编码器 (Text Encoder): 将输入字符串映射至隐空间表征； 2. 声学解码器 (Acoustic Decoder): 接收来自前一模块的结果并输出目标域内的条件概率分布； 3. 波形生成组件: 利用上述信息逐帧采样重建最终声音片段； #### 训练过程概述 定义好损失函数之后即可开始迭代更新参数直至收敛。常见的监督学习范式下会计算交叉熵误差衡量真实标签y_t和估计p(y|c)之间的差异程度。另外值得注意的是，在实际部署之前还需要经历一系列微调步骤以适应特定应用场景的需求。 ```python import torch.nn as nn class AR_Synthesizer(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_units): super(AR_Synthesizer, self).__init__() # Text Embedding Layer self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) # Acoustic Model Layers self.rnn_layers = nn.LSTM(input_size=embedding_dim, hidden_size=hidden_units, num_layers=3, batch_first=True) def forward(self, x): embedded_x = self.embedding(x) output, _ = self.rnn_layers(embedded_x) return output ``` 以上代码展示了一个简单的基于LSTM单元搭建起来的文字驱动型自动说话机雏形。 #### 后期处理及质量提升手段 除了基本的功能之外，为了获得更加逼真的效果，可以额外加入一些后置滤镜或者风格迁移机制。比如借助GANs对抗训练思路让机器产出更接近真人发声特质的声音特性。 ---
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