Dec, 2018
端到端语音合成中学习风格控制与转移的潜在表示
Learning latent representations for style control and transfer in end-to-end speech synthesis
Ya-Jie Zhang, Shifeng Pan, Lei He, Zhen-Hua Ling
TL;DR本文介绍了利用变分自编码器（VAE）来实现语音合成模型的端到端学习，以无监督的方式学习发音风格的潜在表示。通过 VAE 学习到的风格表示具有解缠、缩放和组合等良好的特性，使得风格控制变得容易。通过先通过 VAE 的识别网络推断出风格表示，然后将其馈入 TTS 网络来引导语音合成中的风格，可以在这个框架中实现风格转移。为了避免在训练过程中 KL 散度崩溃，采用了多种技术。最后，所提出的模型在风格控制上表现良好，并在风格转移的 ABX 偏好测试中优于全局风格令牌（GST）模型。