端到端语音合成的新时代

端到端语音合成的新时代

田文杰

西北工业大学 2020级计算机科学与技术

语音合成技术自20世纪初问世以来，不断取得了显著的进展。传统的语音合成方法通常包含多个步骤，涉及文本处理、声学模型和声码器等复杂环节，且往往存在信息损失和不自然的问题。随着人工智能技术的快速发展，端到端语音合成成为研究热点。端到端语音合成技术通过直接从文本到语音的一体化方式，消除了传统方法中的中间步骤，简化了流程，大大提高了合成语音的质量和自然度。本文将对端到端语音合成技术进行全面综述，包括语音转换、文字转语音和语音转语音三个方面，并重点介绍几种代表性的端到端语音合成方法。

一、语音转换：

语音转换是指将一个人的语音特征转换为另一个人的语音特征，实现说话人转换的效果。传统的语音转换方法需要分别处理特征提取、声码器训练和声音合成等步骤，不仅计算量大，而且需要大量的人工标注数据。然而，随着深度学习技术的发展，端到端语音合成方法在语音转换方面取得了重要突破。

CycleGAN-VC:

CycleGAN-VC是一种基于CycleGAN的语音转换方法。CycleGAN是一种无监督的图像转换技术，通过学习两个域之间的映射关系，实现图像的相互转换。CycleGAN-VC将这一思想应用到语音领域，通过学习说话人之间的映射关系，实现说话人的转换。该方法不需要配对的训练数据，可以自动学习说话人之间的特征映射，从而实现高质量的语音转换。

StarGAN-VC:

StarGAN-VC是另一种基于StarGAN的语音转换方法。StarGAN是一种多域图像转换技术，可以将图像从一个域转换到多个不同的域。StarGAN-VC将这一思想应用到语音转换中，允许将说话人的语音转换为多个目标说话人的语音。与CycleGAN-VC类似，StarGAN-VC也不需要配对的训练数据，具有更强的灵活性和扩展性。

二、文字转语音：

文字转语音技术旨在将文本转换为自然流畅的语音输出。传统的文字转语音系统通常由文本预处理、声学模型和声码器组成。然而，这些传统方法往往需要大量的数据和复杂的流程，且合成语音的质量和自然度有限。端到端语音合成技术在文字转语音方面的研究取得了重要突破。

Tacotron:

Tacotron是一种经典的端到端语音合成方法，它将文本转换为语音的整个过程建模为一个神经网络。Tacotron通过使用编码器将输入文本转化为上下文表示，然后使用解码器将上下文表示转化为语音。该方法具有较高的合成质量和自然度，被广泛应用于实际场景中。

Transformer-TTS:

Transformer-TTS是一种基于Transformer的端到端语音合成方法。Transformer是一种强大的序列建模网络，具有较长的上下文建模能力。Transformer-TTS将Transformer应用于文字转语音任务，通过多层自注意力机制有效地捕捉输入文本的上下文信息，从而生成高质量的语音输出。

三、语音转语音：

语音转语音技术旨在将输入语音转化为具有不同特征的输出语音。传统的语音转语音方法需要经过特征提取、声学模型训练和声码器合成等步骤，而且通常需要使用大量的标注数据。端到端语音合成技术在语音转语音方面也取得了重要进展。

adavits:

adavits是一种基于变分自编码器（VAE）的端到端语音合成方法。结合VITS和PPG的方法被应用于语音合成任务。采用VITS作为基础的语音合成框架，并在该框架中引入PPG作为额外的指导信息。PPG可以用于指导声学模型生成更准确的音素级别特征，以提高合成语音的质量和表达能力。

MelGAN:

MelGAN是一种基于生成对抗网络（GAN）的端到端语音合成方法。MelGAN通过使用生成器和判别器网络，以对抗训练的方式生成高质量的语音输出。该方法具有较快的合成速度和较好的语音质量，被广泛应用于实际场景中。

四、结论：

端到端语音合成技术的发展为语音合成领域带来了新的突破。通过语音转换、文字转语音和语音转语音等方面的研究，端到端语音合成技术实现了简化流程、提高合成语音质量和自然度的目标。然而，端到端语音合成技术仍面临一些挑战，如数据质量和数量的限制，多说话人和多语言的适应性等。随着技术的不断进步和应用的不断拓展，相信端到端语音合成技术将在未来发展中发挥更加重要的作用，为人们带来更智能、自然的语音交互体验。