最近在跑github的waveRNN实现,地址:GitHub - fatchord/WaveRNN: WaveRNN Vocoder + TTS,记录一下学习过程..首先从github上将项目下载下来,想把模型跑起来很简单,不会遇到什么问题..作者给了预训练的模型,想要快速体验模型的话,直接调用quick_start.py程序就好了.想要自行训练模型也可以,按照readme的指导来做基
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2023-11-03 13:47:38
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Tacotron2+Tensorflow1.1+FALSK 语音合成背景 需要语音播报设备的名称和异常状态环境Taco
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2023-06-02 11:40:09
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# 基于PyTorch和TensorFlow的Tacotron 2的差别
Tacotron 2是一个基于深度学习的文本到语音（TTS）合成模型，广泛应用于语音合成任务。由于其可扩展性和灵活性，研究人员使用PyTorch和TensorFlow等不同的深度学习框架来实现Tacotron 2。这两个框架各有特点，适合不同的应用场景，本文将探讨它们的主要区别，并通过代码示例进行说明。
## 1. Py
从基础方法到前沿技术，系统了解语音合成核心技术
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2022-10-13 15:46:29
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前言：Tacotron 并没有解决所有的问题，有时候它合成出的发音会出错。这一次我们会先讲一讲 Tacotron 以外的一些模型。这些模型是基于 Tacotron 的变种。有的解决它的发音出错问题，有的则在其他方面，如注意力，损失，训练技巧上创新，来让 Tacotron 的表现变得更好。还有的是可以控制语气停顿等条件的语音合成，比如第七代微软小冰中用到的，基于人设的语音合成。语音合成任务并不需要像
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2021-04-10 17:29:29
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一、引言在人工智能飞速发展的当下，实时语音合成技术作为自然语言处理领域的关键技术之一，正深刻改变着人们与机器交互的方式。从早期机械装置发出的生硬语音，到如今能够模拟人类丰富情感与自然语调的逼真合成语音，这一技术的演进历程充满了创新与突破。Tacotron和VALL-E作为其中的代表性成果，分别引领了不同阶段的技术发展，而最新的VALL-E 3更是在继承前人成果的基础上，实现了跨越式的提升，为实时语
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
AI(文生语音)-TTS 技术线路探索学习:从拼接式参数化方法到Tacotron端到端输出
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2024-09-09 11:29:40
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Tacotron 算法介绍
Tacotron 是一种先进的文本到语音（TTS）合成系统，旨在将文本转化为自然流畅的语音输出。它结合了声学模型和声码器，能够生成高质量的语音，广泛应用于语音助手、导航系统、教育工具等场景。
原理详解
Tacotron 的工作原理主要分为两个部分：声学模型和声码器。
声学模型：
Tacotron 使用序列到序列（Seq2Seq）模型，通常结合注意力机制，将输入的文
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2024-10-20 10:52:11
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持续更新中。 基础 语音合成（Text To Speech，TTS），将文字转化为语音的一种技术。 语音合成技术 - 知乎 (zhihu.com) 论文推介：Glow-WaveGAN—学习一种用于高质量语音合成的语音表征 (.com) Tacotron/Tacotron2 TACOTRON:端到 ...
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2021-08-06 16:55:00
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作者: 龚俊民(昵称: 除夕)学校: 新南威尔士大学方向: 自然语言处理和可解释学习前言：Tacotron 并没有解决所有的问题，有时候它合成出的发音会出错。这一次我们会先讲一讲 Tacotron 以外的一些模型。这些模型是基于 Tacotron 的变种。有的解决它的发音出错问题，有的则在其他方面，如注意力，损失，训练技巧上创新，来让 Tacotron 的表
https://github.com/NVIDIA/tacotron2
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2021-05-20 18:48:41
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简介：2017年初，Google 提出了一种新的端到端的语音合成系统——Tacotron，Tacotron打破了各个传统组件之间的壁垒，使得可以从<文本，声谱>配对的数据集上，完全随机从头开始训练。本文复现了一篇Tacotron系列的论文，使模型可以克隆人的声音，并且完成文本到声音的转换。参考论文：Transfer Learning from Speaker Verification
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2024-04-07 13:36:57
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目前实验模型wavenet，parallel wavenet， tacotron， deep voice 3， clarinet1. 需要preemphasis来产生更好的音频来自社区国人tacotron2的commit2. 转换到mu-law域可以stabilize训练过程，加速converge, 但是好像对最优解生成的音频质量没什么影响，所以现在训练还是raw3. 最终converge前的低学
论文：Neural Speech Synthesis with Transformer Network摘要：1.在训练和推理过程的低效率，2. 难以使用当前的递归神经网络（RNN）对长期依赖性进行建模。于是引用transformer中的多头注意力机制代替RNN,Transformer的语音合成模型比tacotron2快4.25倍，而在评分上只与tacotron2相差0.048引言： &
在本篇开始我们继续讲解 Text-to-Speech (TTS) Synthesis 语音合成，输入文字产生声音，我们会从四个方面来讲：本篇将讲解1和21 TTS before End-to-End ：在端到端技术之前TTS是怎么做的2 Tacotron: End-to-end TTS ：硬train一发的时代3 Beyond Tacotron ：硬train一发的后时代4 Controllable TTS ：怎么控制TTS合出我们要的声音
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2021-06-17 16:35:00
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1 简介本文根据2017年《TACOTRON: TOWARDS END-TO-END SPEECH SYNTHESIS》翻译总结的。如题所述，是一个端到端的语音合成模型。一个文本到语音的合成系统通常包括多个步骤，包括文本分析、声学模型、声音合成模块等。建立这些单元通常需要广泛的专业领域知识，可能包含脆弱的设计选择。本文，我们呈现了一个端到端的生成模型TACOTRON，直接从文本字符生成语音。给定&
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2024-04-04 07:59:44
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准确识别「谁·在何时·说了啥」作者 |MrBear编辑 | Pita 从 WaveNet 到 Tacotron，再到 RNN-T，谷歌一直站在语音人工智能技术的最前...
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2022-11-16 08:26:38
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本文整理了Tensorflow、Pytorch等开源深度学习模型，可以非常方便供用户调用。比如Pytorch仅需一行代码调用ResNet, ResNext, BERT, GPT, PGAN, Tacotron等最新模型。推荐给大家使用。
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2022-12-01 00:32:44
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阅读Tacotron2源码 之 Python进阶Non-Local Variable with Nested FunctionClosure in PythonDecorator1. Non-Local Variable with Nested Function 在Python中，除了全局变量(Global Variable)和局部变量(Local V
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2023-10-26 14:03:06
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