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快速、高质量和参数高效的可发音合成使用可微分数字信号处理
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了多种基于神经网络的语音合成技术，如ExcitNet、DDSP、NeuralDPS和CoMoSpeech。这些方法结合深度学习与传统信号处理，提升了语音合成的质量和效率，并在可控性和生成速度上表现优异。同时，研究探讨了自监督学习与语音生成的关系，为未来人工智能技术的发展提供了新思路。
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关键要点
- 提出了一种基于WaveNet的神经激励模型(ExcitNet)，提高语音合成的感知质量和建模效率。
- 介绍了Differentiable Digital Signal Processing(DDSP)库，将传统信号处理与深度学习结合，实现音频合成。
- 提出了NeuralDPS神经语音编码器，通过多带激励策略提高合成效率，降低噪声，合成速度比WaveNet快280倍。
- 研究自监督学习模型与电磁发音学的联系，为人工智能技术的发展提供新思路。
- 提出了一种基于Generative Adversarial Network的无监督生成语音模型，能够生成更贴近人类语音的关节表征。
- 提出了一种基于神经网络的语音合成系统，增强语音特征的可控性，提高生成质量。
- 提出了CoMoSpeech语音合成方法，推理速度比现实时间快150倍，音频质量最佳。
- 提出了Make-A-Voice语音合成框架，采用自监督数据集实现多种语音合成应用，音频质量优越。
- 提出了一种超轻量级的差分DSP vocoder，实现高效的音频质量，性能显著优于传统方法。
- 基于语音生理学提出声学编码器，实现高质量的声学合成器，支持语音编码系统。
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延伸问答
ExcitNet模型的主要优势是什么？
ExcitNet模型提高了语音合成的感知质量和建模效率。
DDSP库如何结合传统信号处理与深度学习？
DDSP库将传统信号处理元素与深度学习方法直接集成，以实现音频合成。
NeuralDPS编码器的合成效率如何？
NeuralDPS编码器的合成速度比WaveNet快280倍，同时保持高语音质量。
CoMoSpeech方法的推理速度有多快？
CoMoSpeech的推理速度比现实时间快150倍。
Make-A-Voice框架的应用场景有哪些？
Make-A-Voice框架可用于文本语音合成、语音转换和唱歌声音合成等应用。
声学编码器的主要功能是什么？
声学编码器通过训练大规模语音数据实现高质量的声学合成，支持语音编码系统。
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