Jul, 2023

ContextSpeech：适用于段落阅读的表现力强、有效率的文本转语音技术

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TL;DR该论文提出了一种轻量级而有效的 TTS 系统 ContextSpeech，采用记忆缓存的复现机制和分层结构的文本语义，以及线性化的自注意力机制来增强全局文本和语音语境，并在长篇阅读中显着提高了语音质量和语调表现力。
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发现论文，激发创造
  • 简单有效的多句 TTS 系统，具有表达和连贯的韵律

    本文针对长文本合成语音的特殊困难，通过将上下文信息、强大文本特征和多人数据用于 Transformer-based FastSpeech 的简单扩展，改进了合成语音的韵律，其中 BERT 也受益于更多的训练数据。通过客观的停顿和速度指标和全面的主观评估，得出了一种较强的合成语音系统，其中包括所有改进扩展，相对于同类竞品在语音自然度方面表现出显著的提升。

    Jun, 2022

  • ParaTTS: 基于段落的语音合成中学习跨句子的语言和韵律信息

    本文提出了一种基于跨句嵌入结构的 TTS 模型，包含语言学信息，韵律信息和位置信息，并在女性普通话语音书籍语料库上进行了训练，结果表明该模型能够生成自然、优质的段落朗读文本，且在主观和客观测试中都表现优于基于句子的模型。

    Sep, 2022

  • 情境表达式语音合成

    本研究提出了一种新的任务设置，即什么样的语音是由特定环境所决定的，而非仅仅局限于情绪的预定义类别，为此，我们构建了一个综合数据集并开发了一个有效的框架来生成高质量的自然语音。

    Nov, 2022

  • 语音识别的长跨度语言建模

    本文探索多句子语境下神经语言模型的应用，并介绍结合了注意力机制和 LSTM 的新型模型在语音识别和长跨度语言模型方面的实验结果。

    Nov, 2019

  • 低资源场景下用于栋笃笑表演的语音合成技术

    本研究构建了一个新的数据集，开发了 ComedicSpeech—— 适用于低资源场景下的单口喜剧合成的 TTS 系统，其灵活提取了韵律、个人节奏和填充词等个性特征，并展示了仅使用每位喜剧演员十分钟训练数据的情况下，比基线模型获得更好的表现。

    May, 2023

  • M2-CTTS: 端到端的多尺度、多模态会话文本到语音合成

    提出了一种多尺度，多模态会话文本到语音系统（M2-CTTS），用于综合利用历史会话并增强韵律表达，通过考虑文本和声学因素的粗粒度和细粒度建模，并混合细粒度上下文信息及声学特征，实现了更好的韵律表现和自然度。

    May, 2023

  • 上下文感知的端到端语音识别

    本研究提出了一种对话上下文感知的语音识别模型，该模型可以在端到端的方式下明确地使用除句子级别信息以外的上下文信息，以使整个系统能够被训练得更好并表现得更优秀。我们在 Switchboard 交谈语音语料库上评估了我们的方法并显示出优于可比较的句子级端到端语音识别系统的效果。

    Aug, 2018

  • 语音感知对话系统技术挑战赛（DSTC11）

    本文涉及针对与书面文本不同的口语输入而设计的任务型对话建模，以解决自动语音识别系统所引入的误差，并针对多轮对话建立了一个公共语料库，研究各种形式的语音输出的性能差距，并给出了初步分析。

    Dec, 2022

  • Seq2Seq 模型的深度语音合成系统

    本研究介绍对 Seq2seq 架构的修改，以提高神经网络基础的文本到语音 / 语音合成流程的训练速度和模型的性能，同时保证合成语音的音质。

    Mar, 2019

  • 上下文感知神经机器翻译中的挑战

    这篇论文探讨了上下文感知神经机器翻译的挑战与方法，并提出了一种更逼近真实情境的段落级翻译任务 para2para，同时提供了新的中英小说数据集以促进未来研究。

    May, 2023