Text to speech (TTS), or speech synthesis, which aims to synthesize intelligible and natural speech given text, is a hot research topic in speech, language, and machine learning communities and has broad applications in the industry. As the development of deep learning and artificial intelligence, neural network-based TTS has significantly improved the quality of synthesized speech in recent years. In this paper, we conduct a comprehensive survey on neural TTS, aiming to provide a good understanding of current research and future trends. We focus on the key components in neural TTS, including text analysis, acoustic models and vocoders, and several advanced topics, including fast TTS, low-resource TTS, robust TTS, expressive TTS, and adaptive TTS, etc. We further summarize resources related to TTS (e.g., datasets, opensource implementations) and discuss future research directions. This survey can serve both academic researchers and industry practitioners working on TTS.


翻译:作为语言、语言和机器学习界的一个热门研究课题,并广泛应用于这一行业。随着深层学习和人工智能的发展,基于神经网络的TTS近年来大大提高了综合言语的质量。我们在本文件中对神经TS进行全面调查,目的是使人们很好地了解目前的研究和今后的趋势。我们侧重于神经TTS的关键组成部分,包括文字分析、声学模型和vocockers,以及若干先进课题,包括快速TTS、低资源TTS、强力TTS、直观TTTS和适应性TTS等。我们进一步总结与TTS有关的资源(例如数据集、开源实施)并讨论未来的研究方向。这一调查可以为从事TTS工作的学术研究人员和业界从业人员服务。

14
下载
关闭预览

相关内容

语音合成(Speech Synthesis),也称为文语转换(Text-to-Speech, TTS,它是将任意的输入文本转换成自然流畅的语音输出。语音合成涉及到人工智能、心理学、声学、语言学、数字信号处理、计算机科学等多个学科技术,是信息处理领域中的一项前沿技术。 随着计算机技术的不断提高,语音合成技术从早期的共振峰合成,逐步发展为波形拼接合成和统计参数语音合成,再发展到混合语音合成;合成语音的质量、自然度已经得到明显提高,基本能满足一些特定场合的应用需求。目前,语音合成技术在银行、医院等的信息播报系统、汽车导航系统、自动应答呼叫中心等都有广泛应用,取得了巨大的经济效益。 另外,随着智能手机、MP3、PDA 等与我们生活密切相关的媒介的大量涌现,语音合成的应用也在逐渐向娱乐、语音教学、康复治疗等领域深入。可以说语音合成正在影响着人们生活的方方面面。
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
159+阅读 · 2020年3月18日
深度神经网络模型压缩与加速综述
专知会员服务
125+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
76+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
89+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人工智能 | 国际会议信息6条
Call4Papers
4+阅读 · 2019年1月4日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | 11月截稿会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年10月14日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
An Attentive Survey of Attention Models
Arxiv
43+阅读 · 2020年12月15日
A Survey on Bayesian Deep Learning
Arxiv
59+阅读 · 2020年7月2日
Arxiv
108+阅读 · 2020年2月5日
Deep Face Recognition: A Survey
Arxiv
17+阅读 · 2019年2月12日
Neural Speech Synthesis with Transformer Network
Arxiv
5+阅读 · 2019年1月30日
A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition
Arxiv
71+阅读 · 2018年12月22日
Arxiv
53+阅读 · 2018年12月11日
VIP会员
相关VIP内容
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
159+阅读 · 2020年3月18日
深度神经网络模型压缩与加速综述
专知会员服务
125+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
76+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
89+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人工智能 | 国际会议信息6条
Call4Papers
4+阅读 · 2019年1月4日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | 11月截稿会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年10月14日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
相关论文
An Attentive Survey of Attention Models
Arxiv
43+阅读 · 2020年12月15日
A Survey on Bayesian Deep Learning
Arxiv
59+阅读 · 2020年7月2日
Arxiv
108+阅读 · 2020年2月5日
Deep Face Recognition: A Survey
Arxiv
17+阅读 · 2019年2月12日
Neural Speech Synthesis with Transformer Network
Arxiv
5+阅读 · 2019年1月30日
A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition
Arxiv
71+阅读 · 2018年12月22日
Arxiv
53+阅读 · 2018年12月11日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员