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题名一种基于改进注意力机制的实时鲁棒语音合成方法
被引量：1
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作者
唐君
张连海
李嘉欣
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机构
中国人民解放军战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2022年第3期527-535,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61673395)。
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文摘
针对现有的语音合成系统Tacotron 2中存在的注意力模型学习慢、合成语音不够鲁棒以及合成语音速度较慢等问题,提出了三点改进措施:1.采用音素嵌入作为输入,以减少一些错误发音问题;2.引入一种注意力损失来指导注意力模型的学习,以实现其快速、准确的学习能力;3.采用WaveGlow模型作为声码器,以加快语音生成的速度。在LJSpeech数据集上的实验表明,改进后的网络提高了注意力学习的速度和精度,合成语音的错误率相比基线降低了33.4%;同时,整个网络合成语音的速度相比之下提升约523倍,实时因子(Real Time Factor,RTF)为0.96,满足实时性的要求;此外,在语音质量方面,合成语音的平均主观意见分(Mean Opinion Score,MOS)达到3.88。
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关键词
语音合成
注意力损失机制
Tacotron
2
WaveGlow
序列到序列
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Keywords
speech synthesis
attention loss mechanism
Tacotron 2
WaveGlow
sequence to sequence
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分类号
TN912.33
[电子电信—通信与信息系统]
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