Apple Machine Learning Research
·
SpeakStream：交错数据的流式文本转语音
💡
原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
随着语音前端与大型语言模型的整合，本文提出了一种流式文本转语音（TTS）系统，能够实时生成音频，适用于对话AI等应用。实验结果显示，该系统在音质上与传统批处理TTS系统相当，同时具备流式处理能力。
🎯
关键要点
- 随着语音前端与大型语言模型的整合，探索集成这些模式的架构变得必要。
- 尽管端到端模型已被广泛研究，但流式输出的级联模型仍未得到充分探索。
- 传统的文本转语音系统需要完整的语句来生成风格化音频，这在将LLM输出转换为音频时构成技术问题。
- 本文提出了一种流式文本转语音系统，能够从流式文本生成音频，采用新颖的仅解码器架构交错文本与语音。
- 该模型通过对齐文本转录与语音生成的交错数据进行下一步预测进行训练。
- 在推理过程中，系统逐步处理文本，同时生成一致的语音输出，适用于实时应用，如对话AI代理。
- 实验结果表明，该方法在音质上与传统批处理TTS系统相当，同时具备流式处理能力。
❓
延伸问答
什么是流式文本转语音系统？
流式文本转语音系统是一种能够实时生成音频的技术，适用于将流式文本转换为语音。
流式文本转语音系统与传统TTS系统有什么区别？
流式文本转语音系统能够逐步处理文本并实时生成语音，而传统TTS系统需要完整的语句才能生成音频。
该系统如何处理文本和语音的交错数据？
该系统通过对齐文本转录与语音生成的交错数据进行下一步预测进行训练。
流式文本转语音系统适合哪些应用？
该系统适合实时应用，如对话AI代理，能够实时生成语音输出。
实验结果显示该系统的音质如何？
实验结果表明，该系统在音质上与传统批处理TTS系统相当。
流式文本转语音系统的训练方法是什么？
该系统采用新颖的仅解码器架构，通过对齐数据进行下一步预测进行训练。
➡️
