基于神经网络的 TTS 模型通常首先由文本输入自回归地生成梅尔谱图，然后使用声码器从梅尔谱图合成语音。（注：梅尔刻度是用来测量频率的，单位是赫兹，刻度是基于音高的比较。谱图是一种随时间变化的频率的可视化表示。）由于梅尔谱图的长序列和自回归性质，这些模型面临几个挑战：自回归梅尔谱图生成的推理速度较慢，因为梅尔谱图序列通常有数百或数千帧的长度。合成语音通常不完整，单词会有跳过和重复，这是由于传播错误和
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2021-03-29 19:12:51
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《FastSpeech: Fast, Robust and Controllable Text to Speech》论文学习文章目录《FastSpeech: Fast, Robust and Controllable Text to Speech》论文学习 摘要 1 介绍 2 背景 3 FastSpeech 3.1 前馈 T
本文主要实现了基于fastspeech2模型的语音合成项目，并训练自己的语音模型~~环境：Ubuntu(docker),pytorch,项目地址1(中英文)GitHub - ming024/FastSpeech2: An implementation of Microsoft's "FastSpeech 2: Fast and High-Quality End-to-End Text to Spe
来源 | 微软研究院AI头条（ID: MSRAsia）编者按：基于深度学习的端到端语音合成技术进展显著，但经典自回归模型存在生成速度慢、稳定性和可控性差的问题。去年，微软亚洲研究院和微软 Azure 语音团队联合浙江大学提出了快速、鲁棒、可控的语音合成系统 FastSpeech，近日研究团队又将该技术升级，提出了 FastSpeech 2 和 FastSpeech 2s，在提升语音合成质量的同时，
线，也兼顾自动作曲，歌声合成，语音翻译。 FastSpeech系列是任意的代表作，是当前工业界和学术界最热门的语音合成架构之一
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2023-04-28 22:15:56
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目录目录1.综述系列2.SOTA3.TTS经典论文3.1.WAVENET系列3.2.Deep Voice系列3.3.Fastspeech系列3.4.Tacotron系列3.5.Transformer-TTS3.6.VITS系列3.7.NaturalSpech系列4.语音合成论文调研5.TTS创新论文6.学习资料1.综述系列2021_A Survey on Neural Speech Synthes
文心一言TensorFlowTTS是一个由TensorSpeech团队开发的框架，它提供了多种最新的TTS（Text-To-Speech，文本到语音）模型，如Tacotron2、FastSpeech、MelGAN和Whisper等，并且还在不断更新新的算法。以下是关于TensorFlowTTS工具箱的一些关键特点和功能：模型多样性：TensorFlowTTS实现了多款流行和前沿的TTS模型，这些模
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2024-06-11 13:25:00
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tts style control参考在 FastSpeech2 中，我们可以控制 duration、pitch 和 energy。duration/speed：表示音素的持续时间，当我们减少持续时间时，音频的速度会增加，当我们增加持续时间时，音频的速度会降低。简称音频速度。音频速度，该值应设置在 0 到 3 之间。 默认值：1.0pitch：
当我们将一个句子的音高设置为平均值并将音素设置为 1
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2024-07-17 06:25:51
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作者 | KHARI JOHNSON译者 | 李冬梅AI 前线导读： 2019 年，微软收获颇丰。语音合成系统 FastSpeech、ONNX 标准、MT-DNN 模型和会话 AI 助手工具包 Icecaps 的相继推出让微软在自然语言领域交出了一份合格的成绩单。更多优质内容请关注微信公众号“AI 前线”（ID：ai-front）微软人工智能研究院 1 月 21 日称计划开源 BERT 自然语言模
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2021-03-29 17:23:26
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使用轻改版PaddleSpeech套件训练自己的AI歌手-声学模型篇现在你可以拥有自己的AI歌手啦，在AiStudio中上传数据集后，按照下面的步骤进行操作，经过漫长的训练等待后（4~14天），就可以拥有一个不错的AI歌手了。项目魔改自PaddleSpeech中的Fastspeech2说话人模型，有兴趣的同好可以去阅读相关技术论文。使用流程说明：上传数据集，可使用自己标注的数据自己标注的数据应与O
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2024-05-07 14:25:35
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引言：语音合成技术的革命
"让机器开口说话"这一梦想已经随着深度学习技术的发展变为现实。现代语音合成系统能够生成几乎无法与真人区分的高质量语音，这在十年前还是难以想象的。从早期的拼接式合成到参数合成，再到如今的端到端神经网络合成，语音合成技术经历了翻天覆地的变化。
本文将带您深入探索深度学习语音合成技术的最新进展，重点介绍Tacotron、FastSpeech和VITS等代表性
