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DART：多语者文本到语音中的口音和说话者表征的分解
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了多种语音合成和转换技术的进展，包括RTI-VAE方法、无监督文本到语音框架、声学表征学习和口音控制方案。这些技术通过改进模型架构和训练策略，显著提升了语音合成的质量和可理解性，尤其在多说话人和多语言环境中表现突出。
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关键要点
- 提出了一种RTI-VAE方法，使用修改过的Transformer架构和信息减少技术，降低说话者属性聚类的重叠率。
- 开发了一种新的无监督文本到语音（UTTS）框架，支持零样本语音克隆和高自然度的语音合成。
- 构建了一种联合建模的声学表征学习任务，强调去耦合声音信号的相关和无关部分，显著提高了语音识别的准确性。
- 提出了一种口音强度控制方案，通过量化有重音的语音的音素重音程度，改善了口音渲染和强度控制。
- 利用语音转换技术生成不同方言口音的方法，能够在低资源区域进行语音合成。
- 训练了一个新的MQTTS系统，解决了训练和推理之间的不匹配，提高了语音合成的质量。
- 提出了MParrotTTS模型，能够生成高质量的多语言语音，适应新语言并保留说话者特点。
- 提出了一种双说话人嵌入式TTS框架，解决跨语言TTS中的噪音干扰和说话人相似度问题。
- 提出了一种非自回归框架用于口音转换，保留说话者身份并提高音频质量和可理解性。
- 利用多级变分自编码器与对抗学习的文本转语音模型，改善口音转换能力。
❓
延伸问答
RTI-VAE方法的主要优势是什么？
RTI-VAE方法通过修改的Transformer架构和信息减少技术，降低了说话者属性聚类的重叠率，提升了语音合成的质量。
无监督文本到语音框架（UTTS）有什么创新之处？
UTTS框架支持零样本语音克隆和高自然度的语音合成，利用条件分离的时序变分自编码器作为骨干。
如何改善口音渲染和强度控制？
通过量化有重音的语音的音素重音程度，并设计基于FastSpeech2的TTS模型来考虑口音强度表达。
MParrotTTS模型的主要功能是什么？
MParrotTTS模型能够生成高质量的多语言语音，适应新语言并保留说话者特点。
双说话人嵌入式TTS框架解决了什么问题？
该框架解决了跨语言TTS中的噪音干扰和说话人相似度问题，提升了语音自然度。
非自回归框架在口音转换中有什么优势？
非自回归框架通过学习口音无关的语言表示来转换源语音中的口音，保留说话者身份并提高音频质量。
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