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基于单词的跨语言TTS系统语调模型
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原文中文，约1200字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于决策树和GMM的无监督词级韵律标记方法，提升了TTS系统的自然度和可控性。研究比较了多语言神经TTS系统的表示方法，发现单一表示效果更佳。同时，探讨了不同预训练语言模型对TTS任务的影响，提出了DPP-TTS和BASE TTS模型，显著提高了语音的自然度和多样性。这些研究对低资源语言的TTS模型构建具有重要意义。
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关键要点
- 提出了一种基于决策树和GMM的无监督词级韵律标记方法，提升了TTS系统的可控性和自然度。
- 研究比较了单一表示和分离表示的多语言神经TTS系统，发现单一表示方法在自然度和语音口音的交叉语言综合中表现更佳。
- 提出了QI-TTS模型，通过多风格提取器和相对属性实现了情感语音合成中的音调控制。
- 探讨了不同预训练语言模型对TTS任务的影响，发现模型大小与质量之间存在对数关系。
- 使用DPP-TTS模型生成具有多样化韵律的语音样本，提高了语音的自然度。
- 介绍了BASE TTS模型，使用100K小时的公共领域语音数据训练，取得了最佳的语音自然度。
- 研究表明迁移学习在多语言环境下的TTS模型中显著提高性能，对低资源语言的TTS模型构建具有重要意义。
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延伸问答
什么是基于决策树和GMM的无监督词级韵律标记方法？
这是一种提升TTS系统自然度和可控性的技术，通过训练实现可操作的词级韵律标记。
单一表示和分离表示的多语言神经TTS系统有什么区别？
单一表示方法在自然度和语音口音的交叉语言综合中表现更佳，且语音标记更少，提升了模型性能。
DPP-TTS模型的优势是什么？
DPP-TTS模型能够生成具有多样化韵律的语音样本，从而提高语音的自然度。
BASE TTS模型的训练数据量有多大？
BASE TTS模型使用了100K小时的公共领域语音数据进行训练。
迁移学习在多语言TTS模型中的作用是什么？
迁移学习显著提高了多语言TTS模型的性能，尤其在低资源语言的模型构建中具有重要意义。
QI-TTS模型如何改善情感语音合成的效果？
QI-TTS模型通过多风格提取器和相对属性实现了音调控制，改善了情感表达效果。
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