语音合成论文优选：Diverse and Controllable TTS with GMM-Based PLP Mod

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Diverse and Controllable Speech Synthesis with GMM-Based Phone-Level Prosody Modelling

本文是上海交大2021.05.27更新的文章，该文章主要使用GMM来进行phone-level的韵律建模，从而提高语音的自然度​。该文章主要在单人，多人和prosody clone三个方面进行设计和实验，具体的文章链接

https://arxiv.org/pdf/2105.13086.pdf

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（这篇文章相关的文章在2月写过一次，可能2月份的是会议版本，现在这篇长文是期刊版本，2月份版本参考https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxNjY3NjQwOQ==&mid=2247484939&idx=1&sn=7a2d8f5f54400a444e42bdf00294569f&chksm=9bf0655dac87ec4b1852a998aeb3885fb21d25a49c65671141ce882942a1dd007919b28d273e&token=1817714809&lang=zh_CN#rd）

1 背景

为了使语音合成系统合成更加自然的语音，很多人研究韵律模型。韵律模型主要分为：global prosody 和fine-grained prosody。其中global prosody是把参考的句子转成一个embedding，这也是目前很多系统采用的方案。fine-grained prosody主要是音素级别（PL:phone level)的韵律建模，常使用单高斯来建模。本文提到使用单高斯来建模不能很好表达音素级别之间的信息，因此使用GMM来对PL进行建模。本文在单发音人和多发音人以及prosody-clone上进行设计和实验，结果表明本文的方案​效果较优。

2 详细设计

首先，先区分两个概念prosody cloning和prosody transfer。prosody cloning是参考的音频内容和输入的text一样，而prosody transfer不需要​，本文主要设计prosody cloning，其训练和推理阶段如图1所示​。

 

 

接下来我们先看一下单发音人系统设计如图2所示，其使用MDN网络来预测GMM分布。图中prosody extractor是从音素对应的mel-spec来抽取prosody embedding，主要在训练阶段使用。在推理阶段则使用prosody prediector来预测GMM，并获取prosody embedding。接着图3为多发音人系统，其中添加speaker embedding table来表征speaker id​，其与图2不同之处是把speaker信息拼接到系统，而且prosody predictor也接受发音人​相关信息。图4是prosody cloning的过程，其流程为先训练好图3模型，然后使用参考的语音来计算gaussian index seq。合成目标语音时候，使用gaussian index seq来进行高斯选取采样​。

3 实验

table 1对比句子级别和音素级别的效果，在客观指标MCD显示，​PLP音素级别较好。图5显示GMM的高斯数量大小对似然值影响，从10到20几乎变化很小，本文选取20作为​余下实验。图6显示PLP-GMM（使用GMM音素级别建模)比PLP-SG（单高斯音素级别韵律建模）和ULP（句子级别建模）在ABtest上远远好于​后两者。图7为自然度的测试，其结果PLP-GMM比PLP-SG和ULP好。图8测试韵律embedding有效​性​。图9，图10和图11是prosody cloning实验，​本文最好。
 

 

 

 

 

4 总结

该文章主要使用GMM来进行phone-level的韵律建模，从而提高语音的自然度。该文章主要在单人，多人和prosody clone三个方面进行设计和实验，结果​优于现有方案。​