基于Transformer的FastSpeech模型改善端到端TTS的语音合成速度和质量

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2023-10-03 06:46:16

1. 背景

基于神经网络的端到端TTS模型存在推理速度慢、合成语音不稳健等问题。本文提出了一种基于Transformer的FastSpeech模型，可以并行生成梅尔频谱，加速合成过程，并且在语音质量方面达到了自回归模型的水平。

2. FastSpeech模型

FastSpeech模型是一种前馈Transformer网络，用于为TTS并行生成梅尔频谱。与自回归模型相比，FastSpeech模型可以将梅尔频谱生成速度提高270倍，将端到端语音合成速度提高38倍。FastSpeech模型包含前馈Transformer、长度调节器和持续时间预测器。

3. 实验结果

在LJSpeech数据集上的实验表明，FastSpeech模型在语音质量方面达到了自回归模型的水平，并且可以平滑地调整语音速度。与自回归TransformerTTS模型相比，FastSpeech模型可以将梅尔频谱生成速度提高270倍，在最终语音合成时速度提高38倍，并且几乎消除了单词跳过和重复的问题。此外，FastSpeech模型可以通过在相邻音素之间添加间隔来控制部分韵律。

4. 结论

FastSpeech模型是一种基于Transformer的前馈网络，用于并行生成梅尔频谱。实验表明，该模型可以显著提高合成速度，并且在语音质量方面达到了自回归模型的水平。该模型还具有可控性，可以通过长度调节器和间隔来控制语音速度和韵律。未来的工作将进一步探索FastSpeech模型在其他语音任务中的应用。

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端到端TTS FastSpeech Transformer 梅尔频谱语音合成音素

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