使用HTK构建的歌声合成与HTS系统解析

"本文主要探讨了HTS歌声合成音源和演唱系统，特别是与HMM相关的技术，并提到了一些当前的主流歌声合成方法，如Tacotron2和WaveNet结合的方案，以及Transformer_TTS等。此外，还介绍了声音编码器如World以及WaveNet vocoder在该领域的应用。" 在歌声合成领域，HTS（Hidden Markov Model-based Speech Synthesis System）是一种基于隐马尔科夫模型的方法，用于构建音源和演唱系统。HTK（HMM Toolkit）是搭建这类系统的常用工具，通过构建和训练HMM来模拟人类的发音过程，从而生成自然的合成语音。HTS系统的一个典型实例是sinsy，它提供了从文本到歌声的转换。 Tacotron2是当前广受欢迎的歌声合成方法，结合了Tacotron序列到序列模型和WaveNet声码器，能产生高质量的语音合成结果。而WaveGlow则是另一种创新，它将Tacotron与Glow模型结合，优化了WaveNet声码器的效率，使其在合成过程中更加实时。 除了上述方法，还有来自中国科学技术大学的研究团队提出的Transformer_TTS，这是一种基于Transformer架构的文本转语音系统，它在保留原有模型性能的同时，提升了合成速度和鲁棒性。 World声码器是声音编码的关键组件之一，它能够从音频信号中提取关键参数，如音高（F0）、谐波谱包络线和非周期谱包络线，这些参数对于重建语音和歌声至关重要。GitHub上可以找到World的开源实现，方便研究者进行进一步的开发和实验。 WaveNet vocoder作为另一种先进的声码器，利用深度学习的卷积神经网络，生成连续的音频样本，显著提高了合成语音的真实感。其在HTS系统中的应用，如sinsy，可以提升合成音质，使得合成的歌声更接近自然人声。 在实际操作中，配置HTS环境时，通常需要安装festival，一个强大的文本转语音系统，以及SPTK和HTK等相关工具。配置过程中，需要指定库的搜索路径，以确保所有依赖项正确无误。 歌声合成是一个快速发展的领域，不断有新的技术和方法涌现，如Tacotron2、WaveGlow和Transformer_TTS等。而HTS和HMM作为基础技术，仍然是许多现代合成系统的核心。开发者和研究者可以通过开源项目和工具，如GitHub上的代码库和演示，深入理解和实践这一领域的技术。