In expressive speech synthesis it is widely adopted to use latent prosody representations to deal with variability of the data during training. Same text may correspond to various acoustic realizations, which is known as a one-to-many mapping problem in text-to-speech. Utterance, word, or phoneme-level representations are extracted from target signal in an auto-encoding setup, to complement phonetic input and simplify that mapping. This paper compares prosodic embeddings at different levels of granularity and examines their prediction from text. We show that utterance-level embeddings have insufficient capacity and phoneme-level tend to introduce instabilities when predicted from text. Word-level representations impose balance between capacity and predictability. As a result, we close the gap in naturalness by 90% between synthetic speech and recordings on LibriTTS dataset, without sacrificing intelligibility.


翻译:在言语表达合成中,广泛采用这一方法,用潜在的假言形式处理培训期间数据的变异性。同一文本可能与各种声学认识相呼应,在文本到语音中被称为一对多绘图问题。在自动编码装置中,从目标信号中提取了字词或电话级的表示,以补充语音输入并简化该映像。本文件比较了不同颗粒水平的预嵌,并审查了其从文本中的预测。我们表明,在文字中预测的话语层嵌入能力不足,而语音层往往带来不稳定性。字级表示在能力和可预测性之间是平衡的。因此,我们在不牺牲智能的情况下,将合成话和LibriTTS数据集的录音之间的自然差距缩小了90%。

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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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