林林宋
林林宋

TTS行业调研20221201

文章目录

  • 微软
    • 相关方向
    • 现有技术的改进点
      • 前端
      • 声学模型
      • 小样本
  • diffusion model

微软

相关方向

  • diffusion做双声道音频生成
  • 旋律生成：直接生成/给定歌词生成旋律
  • 歌曲识别：数据增广的方式修改现有说话的风格，减少和歌唱之间的gap

现有技术的改进点

前端

  • Bert改进，使用phn & sup-phn信息，增强TTS context encoder的能力；

声学模型

  • SSIM/laplace mix改进合成语音质量 （renyi也有文章2022ACL，博客也有记录）
  • DelightfulTTS：Blizzard Challenge 2021，基于comformer做的，local&global dependence
    • (1)声学模型生成16k mel, Hifinet-vocoder直接上采样到48k Hz;
    • (2)显式特征（语言id，说话人id，pitch/duration), 隐式特征（utt-level, phn-level的韵律特征）
  • DelightfulTTS2 （2022 interspeech)
    • 联合训练：DelightfulTTS-encoder,VQ-GAN（decoder&vocoder)
    • not mel（损失相位信息），VQ-GAN提取特征

小样本

  • Adaspeech 4: zero-shot TTS

diffusion model

diffusion model的首篇综述

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