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可控的情感转移用于端到端语音合成
提出了一种基于 Tacotron 的新方法，通过引入情感分类器和样式损失，增强情感嵌入的区分能力，并通过控制情感嵌入的值，控制合成语音中的情感强度。实验结果表明，该方法合成的语音具有更高的准确性和表现力，并且情感强度的控制更加显著。
PDF4 years ago
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-s
PDF5 years ago
半监督训练以提高端到端语音合成的数据效率
本文提出了一种半监督的训练框架来提高 Tacotron 数据效率，通过利用大量的公开文本和语音语料库的文本和声学知识，该框架使 Tacotron 能够使用不到半小时的配对训练数据生成可理解的语音。
PDF6 years ago
从文本预测端到端语音合成中的表现性语音风格
本文介绍了一种名为 “Text-Predicted Global Style Token” 的结构，能够使用 GST 技术，仅通过文本预测生成带有语音样式的合成语音，无需显式标签或辅助输入，并证明其能生成比两种基线模型更多具有音高和能量变化
PDF6 years ago
基于 Tacotron 的端到端韵律转移实现情感化语音合成
本文提出了一个通过学习潜在的韵律嵌入空间，从包含所需韵律的参考声学信号中扩展 Tacotron 语音合成架构的方法，利用学习到的韵律嵌入空间来进行条件控制，达到了即使参考信号和合成说话人不同也能匹配参考语音韵律细节的合成语音效果，并定义了多
PDF6 years ago
NIPSDeep 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
PDF7 years ago
Tacotron: 面向端到端的语音合成
该研究提出了 Tacotron，一种端到端的生成式文本转语音模型，通过多个关键技术在序列到序列的框架下进行良好性能表现，同时模型以帧为单位直接生成语音，表现自然度和速度方面优于传统的参数化系统。
PDF7 years ago