Transformer模型在语音合成中的改进：相对位置编码与混合注意力机制

"引入相对位置编码_[10]-星级酒店全系统弱电智能化设计方案" 这篇论文主要探讨了在基于Transformer的端到端中文语音合成系统中，如何通过改进模型结构和引入特定的技术来优化性能。标题提及的“引入相对位置编码”是解决Transformer模型中固定位置编码局限性的一种策略，它特别适用于语音合成任务。相对位置编码允许模型考虑到输入序列中不同位置之间的相对距离，而非仅依赖于绝对位置。 在Transformer模型中，自注意力层通过多头注意力机制处理输入序列，每个注意力头计算出一个新的表示序列。每个输入表示`zi`是由其他位置的输入相关性计算得出的，这涉及到权重系数`αij`的softmax归一化和点积运算。论文提到，通过引入相对位置编码`αij_K`和`αij_V`，可以更好地表示输入序列中任意两个元素之间的相对距离。当输入距离超过最大截断距离`k`时，使用最大距离的相对位置编码，且在同层的多个注意力头之间共享，以保持一致性。 此外，论文还指出Transformer的注意力机制可能不符合语音合成的特性，因此提出了混合注意力机制，以提高模型的稳定性和减少诸如跳字、重复等现象。混合注意力机制可能是对标准的自注意力机制进行的调整或组合，以适应语音合成任务对对齐单调性的特殊要求。 实验结果表明，这些改进使得合成的语音具有较小的梅尔倒谱失真，提高了对齐稳定性，显著减少了跳字和重复现象，从而实现了更稳定的整体效果。这表明，相对位置编码和混合注意力机制对于提升基于Transformer的语音合成系统的性能至关重要。 关键词：语音合成，混合注意力机制，位置编码 这篇论文的作者是张宇强和刘刚，他们在北京邮电大学模式识别实验室工作。张宇强是一名硕士，专注于数据挖掘与信息检索，而刘刚是副教授，研究领域包括信息检索和语音识别。他们通过改进Transformer模型，为中文语音合成领域的研究提供了有价值的贡献。