To simplify the generation process, several text-to-speech (TTS) systems implicitly learn intermediate latent representations instead of relying on predefined features (e.g., mel-spectrogram). However, their generation quality is unsatisfactory as these representations lack speech variances. In this paper, we improve TTS performance by adding \emph{prosody embeddings} to the latent representations. During training, we extract reference prosody embeddings from mel-spectrograms, and during inference, we estimate these embeddings from text using generative adversarial networks (GANs). Using GANs, we reliably estimate the prosody embeddings in a fast way, which have complex distributions due to the dynamic nature of speech. We also show that the prosody embeddings work as efficient features for learning a robust alignment between text and acoustic features. Our proposed model surpasses several publicly available models with less parameters and computational complexity in comparative experiments.


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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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