Jun, 2018

从说话人验证到多说话人语音合成的迁移学习

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TL;DR描述了一个基于神经网络的文本转语音（TTS）合成系统，可以以许多不同讲话者的声音生成语音音频，该系统由三个独立训练的部分组成，包括训练说话者编码器网络进行讲话者验证任务，基于 Tacotron 2 的序列合成网络，以及将梅尔频谱图转换为时间领域波形样本的自回归 WaveNet 基声码器。
发现论文，激发创造
  • 高效自适应文本转语音

    采用元学习方法对自适应文本到语音合成进行研究，通过共享 WaveNet 核和独立学习的扬声器嵌入来学习多讲话者模型，该方法能够成功地将多扬声器神经网络进行快速适应并获得最新演讲者的自然音质和语音相似度的最新结果。

    Sep, 2018

  • 使用非平行训练数据从语音合成到语音转换的迁移学习

    本文提出了一种基于 TTS-VC 转移学习的语音转换框架，采用多说话人语音合成系统和编码器 - 解码器架构等技术，实现任意语音转换且在语音质量、自然度和说话人相似度等方面均优于竞争方法。

    Sep, 2020

  • 基于说话人自适应的神经声码器的参数化语音合成系统

    本文提出了适应性讲话者神经声码器，用于参数文本到语音（TTS）系统，利用全局属性提取方法及目标讲话者特征优化获得了高质量可自适应的 TTS 语音合成。

    Nov, 2018

  • MultiSpeech: 基于 Transformer 的多说话人文本转语音

    本文提出了一种名为 MultiSpeech 的高质量多说话人变压器语音合成系统，通过几个特殊设计的组件 / 技术改善了文本到语音的对齐，并在多个数据集上展示了其效果。

    Jun, 2020

  • Deep Voice 2: 多说话人神经文本转语音

    介绍了一种使用低维度可训练说话人嵌入的神经文本转语音技术，可以从单个模型生成不同的声音，并构建了具有高性能的构建组件：Deep Voice2 和后处理神经语音合成器的 Tacotron，通过两个多说话人 TTS 数据集演示了多说话人语音合成技术。

    May, 2017

  • 多说话人神经语音合成的多任务对抗训练算法

    本研究提出了一种基于多任务对抗训练的多说话者神经语音合成模型的新型训练算法，能够提高合成语音的质量，并能够推广到未见过的说话者。

    Sep, 2022

  • 使用 Transformer 神经网络进行语音合成

    本文尝试使用 Transformer network 和 multi-head attention 机制来解决 neural text-to-speech 中的 training efficiency 和 long range dependency 问题，在效率和性能方面实现了 state-of-the-art 表现。

    Sep, 2018

  • FastSpeech: 快速、健壮、可控的文本到语音

    本研究提出了一种基于 Transformer 模型、并行生成梅尔频谱的快速语音合成模型 FastSpeech，它在语音质量、稳定性、可控性和速度方面均具备相应优点。

    May, 2019

  • 使用多源 Tacotron 和 WaveNet 的文本转语音和声音转换联合训练框架

    我们提出了一种使用 Tacotron 的扩展模型体系结构，将其作为文本到语音（TTS）任务和语音转换（VC）任务的共享模型进行训练。通过使用多源序列到序列模型作为共享模型，我们可以分别根据输入类型完成这两个不同的任务。使用预测的 mel-spectrogram 调制 WaveNet 生成波形信号，并建议联合训练一个支持多个源的目标说话人解码器的共享模型。听觉实验表明，我们提出的多源编码器 - 解码器模型可以有效地实现 TTS 和 VC 任务。

    Mar, 2019

  • 从预训练深度语言模型到端到端语音合成的迁移学习

    本论文研究了通过引入 BERT 模型辅助训练 TTS 模型 Tacotron-2，以缓解高质量语音库的不足问题，并在模型训练中观察到模型收敛更快、结果中无杂音等优点。

    Jun, 2019