基于特征平滑增强方法训练通用声码器以实现高质量TTS系统
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内容提要
本文介绍了多种基于神经网络的文本转语音（TTS）技术，包括Deep Voice2和Tacotron等使用低维度可训练说话人嵌入的方法。研究表明，生成对抗网络和自回归模型在语音合成中优于传统方法。Universal MelGAN和Mega-TTS系统实现了高质量语音生成，新数据增强技术有效提高了模型的鲁棒性。此外，研究还探讨了口音转换和音色操控的改进方法。
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Q&A
什么是基于低维度可训练说话人嵌入的TTS技术？
这种技术能够从单个模型生成不同的声音，提升语音合成的灵活性和多样性。
Deep Voice2和Tacotron在语音合成中有什么优势？
它们采用先进的机器学习方法，克服了传统方法的局限性，提供高性能的语音合成。
Universal MelGAN如何解决高频带过度平滑的问题？
通过添加多分辨率频谱图鉴别器，Universal MelGAN能够合成高保真语音，避免高频带的过度平滑。
新的数据增强技术如何改善TTS模型的鲁棒性？
该技术在低资源环境下生成新的训练样本，增加文本条件的多样性，从而减少过拟合，提高模型鲁棒性。
Mega-TTS系统的特点是什么？
Mega-TTS系统实现了零样本文本到语音的高质量生成，训练了20k小时的语音数据，具有强大的生成能力。
无监督文本到语音合成的应用效果如何？
实验显示，该方法能显著降低相对字错误率6.1%，有效改进口音语音识别。
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