Polyphone disambiguation aims to capture accurate pronunciation knowledge from natural text sequences for reliable Text-to-speech (TTS) systems. However, previous approaches require substantial annotated training data and additional efforts from language experts, making it difficult to extend high-quality neural TTS systems to out-of-domain daily conversations and countless languages worldwide. This paper tackles the polyphone disambiguation problem from a concise and novel perspective: we propose Dict-TTS, a semantic-aware generative text-to-speech model with an online website dictionary (the existing prior information in the natural language). Specifically, we design a semantics-to-pronunciation attention (S2PA) module to match the semantic patterns between the input text sequence and the prior semantics in the dictionary and obtain the corresponding pronunciations; The S2PA module can be easily trained with the end-to-end TTS model without any annotated phoneme labels. Experimental results in three languages show that our model outperforms several strong baseline models in terms of pronunciation accuracy and improves the prosody modeling of TTS systems. Further extensive analyses with different linguistic encoders demonstrate that each design in Dict-TTS is effective. Audio samples are available at \url{https://dicttts.github.io/DictTTS-Demo/}.


翻译:电话变音器旨在从自然文本序列中获取准确的读音知识,用于可靠的文本到语音系统(TTS),然而,以往的做法需要大量附加说明的培训数据和语言专家的更多努力,从而难以将高质量的神经 TTS 系统扩展至外部日常对话以及世界各地无数语言。本文从简明和新颖的角度处理多语调变音问题:我们提议Dict-TTS,这是一个带有在线网站字典的语义学识别的变异文本到语音模型(先前以自然语言提供的信息)。具体地说,我们设计了一个语义学变发音注意(S2PA)模块,以匹配输入文本序列和先前的语义表达模式,并获得相应的发音;S2PA模块可以在没有附加说明的语音标签的情况下很容易与端对端 TTS 模式进行训练。实验结果显示,我们的模型超越了在ProdunualTS/Developments Protutionaltroductions settroductions。

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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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