Recently, denoising diffusion probabilistic models and generative score matching have shown high potential in modelling complex data distributions while stochastic calculus has provided a unified point of view on these techniques allowing for flexible inference schemes. In this paper we introduce Grad-TTS, a novel text-to-speech model with score-based decoder producing mel-spectrograms by gradually transforming noise predicted by encoder and aligned with text input by means of Monotonic Alignment Search. The framework of stochastic differential equations helps us to generalize conventional diffusion probabilistic models to the case of reconstructing data from noise with different parameters and allows to make this reconstruction flexible by explicitly controlling trade-off between sound quality and inference speed. Subjective human evaluation shows that Grad-TTS is competitive with state-of-the-art text-to-speech approaches in terms of Mean Opinion Score. We will make the code publicly available shortly.


翻译:最近,分解扩散概率模型和基因比分匹配在模拟复杂数据分布方面显示出很大潜力,而随机微积分则为这些技术提供了统一的观点,允许采用灵活的推论方法。在本文中,我们引入了Grad-TTS,这是一个新颖的文本到语音模型,具有基于分数的分解分解器,通过逐步改变由编码器预测的噪音,并通过单调对齐搜索与文本输入相匹配。随机差异方程式框架帮助我们将常规的传播概率模型推广到从不同参数的噪音中重建数据的案例中,并允许通过明确控制声音质量和推论速度之间的取舍,使这一重建具有灵活性。主观的人类评价表明,Grad-TTS与最先进的文本到语音方法在微调中具有竞争力。我们将很快公布该代码。

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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。
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