简化LSTM在语音合成中的应用与性能提升

"这篇论文研究了如何通过简化长短期记忆神经网络（LSTM）来优化语音合成的效果。在增加训练数据的情况下，传统的隐马尔科夫模型（HMM）在语音合成预测质量上的提升有限。LSTM能有效地学习序列内的长期依赖性，提供更准确的语音时长和更连贯的频谱模型，但计算复杂度较高。论文首先分析了双向LSTM的功能结构，然后提出去除遗忘门和输出门的简化方案，并建立了文本音素信息到倒频谱特征的映射模型。实验结果表明，简化的双向LSTM在计算量减半的同时，梅尔倒频率失真度显著降低，优于HMM的表现。" 在这篇论文中，研究人员探讨了语音合成领域的两个关键模型：传统的隐马尔科夫模型和长短期记忆神经网络。HMM由于其适应性和计算效率，长期以来一直是语音合成的主流技术。然而，当面临大规模训练数据时，HMM的局限性显现，主要是因为它基于马尔科夫假设，限制了模型对长期依赖性的捕捉能力。 LSTM作为RNN的一种变体，解决了RNN中的梯度消失和爆炸问题，通过引入门控机制来更好地处理序列数据。LSTM的这种能力使其在处理语音合成任务时能够捕获更复杂的时序模式，从而提高预测精度。然而，LSTM的计算复杂度随着网络深度和维度的增加而增加，这在需要高效计算的实时语音合成系统中是一个挑战。 论文的核心贡献在于提出了一种简化LSTM的方法，具体是移除了遗忘门和输出门。这样的简化减少了计算开销，同时保持了模型的部分性能。实验结果表明，尽管模型简化，但在普通话语料库上，简化的双向LSTM的梅尔倒频率失真度降低了近一半，表明了模型的效率和有效性。 此外，论文还提到了其他研究，如使用两个LSTM网络分别预测音素时长和倒频谱，以及使用双向LSTM（BDLSTM）来处理顺向和逆向序列状态。这些方法虽然在某些方面提高了性能，但也存在效率或流式输出的问题。 这篇论文为语音合成领域提供了一个新的视角，即通过简化LSTM结构来平衡模型的性能和计算效率，对于优化神经网络在语音合成中的应用具有重要意义。未来的研究可以进一步探索其他简化策略，或者结合不同类型的神经网络结构，以实现更高效、更高质量的语音合成。