望长安于日下
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Fastspeech音素提取

语音合成流程

Fastspeech音素提取_第1张图片

端到端语音合成模型(TTS 模型)

Fastspeech音素提取_第2张图片

tacotron 2

Fastspeech音素提取_第3张图片

encoder部分：类似于wordenbedding放方式进行编码，每个字符对应一个向量，然后对每个vector向量进行类似于contest的交互，使用的交互方式是双向的lstm，能够更好的吸收左右两个方向的信息
decoder：将编码的信息转化为另一种形式的信息，中间使用到tactron2论文中localtion sensitive attention，将两个模态的数据连接起来，可以吸收读音等频谱所需要的信息，最后通过lstm和后处理网络将语音输出出来

TransFormer TTS

Fastspeech音素提取_第4张图片
Neural Speech Synthesis with Transformer Network

Deep voice3


输入是字符和因素合成在一起
然后可以看到输出是有很多个声码器组成的，每个声码器（即文章第一幅图中将频谱转化成音频）侧重的特征点不一样，将不同的特征放在一起进行学习，
Deep Voice 3: Scaling Text-to-Speech with Convolutional Sequence Learning

上述三种自回归的语音合成缺陷

Fastspeech音素提取_第5张图片
简单说就是attention机制不稳定，会导致漏词或多词；无法控制语速和语调

非自回归语音合成

fast speech

Fastspeech音素提取_第6张图片
提出了fast speech的方法，解决了自回归模型的问题，但是有个问题就是生成的语音质量比较差，解决问题的方法是进行知识的蒸馏
此外引入了durationpreditioner的方式进行文本与语音的强对齐，通过强制对齐手段解决了跳词和漏词的现象
引入length regulator来建立文本和语音特征的联系，实现了从文本到语音的映射（端到端）

语音质量评估

Fastspeech音素提取_第7张图片

鲁棒性测试

长度和韵律可控性分析

音高，能量，音速，音色

fastspeech的缺点

Fastspeech音素提取_第8张图片

fastspeech2

Fastspeech音素提取_第9张图片
解决了词长预测不准确和知识蒸馏引入的信息损失

fastspeech2s实现了将文本直接变为波形

模型架构

Fastspeech音素提取_第10张图片

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