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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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原文中文，约1700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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关键要点
- 介绍了一种使用低维度可训练说话人嵌入的神经文本转语音技术，能够从单个模型生成不同的声音。
- Deep Voice2和Tacotron是高性能的语音合成组件，采用先进的机器学习方法克服了传统方法的局限性。
- 生成性对抗网络和自回归模型在语音合成中表现优于传统的循环神经网络。
- Universal MelGAN是一种高保真语音合成声码器，解决了大型模型高频带过度平滑的问题。
- 提出了一种新的数据增强技术，能够在低资源环境下生成新的训练样本，改善语音质量和模型鲁棒性。
- 基于歌唱声音转换的损失函数通过歌手身份嵌入网络提高了音频转换的相似度。
- 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。
- 提出了一种利用多级变分自编码器与对抗学习的模型，解决语音合成中的口音问题。
- 无监督文本到语音合成方法用于改进口音语音识别，实验结果显示相对字错误率降低了6.1%。
- vec2wav 2.0方法在没有监督数据的情况下显著提升了音频质量和说话者相似性，推动了音色操控的潜力。
❓
延伸问答
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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