"基于transformer的端到端中文语音合成为一篇由张宇强和刘刚撰写的论文，探讨了如何使用transformer架构在语音合成领域实现端到端的模型，该模型直接从原始文本映射到声学特征，简化了传统语音合成系统的多个组件，如文本前端、声学模型和声码器。文章强调了在语音合成中编码器结构和注意力机制的重要性，并提出了改进方法，包括引入相对位置编码和混合注意力机制，以提高对齐的稳定性和解决stop token模型预测不稳定的难题。通过这些改进，合成的语音质量得到提升，梅尔倒谱失真减小，减少了跳字和重复现象，整体表现更加稳定。关键词涵盖了语音合成、混合注意力机制和位置编码等核心概念。"
在本文中，作者探讨了语音合成技术，这是一个在人机交互中扮演重要角色的领域。传统的语音合成系统通常由多个部分组成，包括负责文本处理的文本前端、学习发音规则的声学模型以及将声学特征转换为音频信号的声码器。然而，基于transformer的端到端模型试图简化这一流程，直接将文本输入转化为对应的语音输出，减少了中间步骤。
transformer模型因其在自然语言处理任务中的优异表现而受到广泛关注。它依赖于自注意力机制来捕捉序列内的长期依赖关系，这对于语音合成这样的任务至关重要，因为它需要理解文本的上下文以便正确地生成语音。然而，原始的transformer结构可能并不完全适合语音合成任务，特别是对于保持对齐的单调性和稳定性的要求。
为了优化transformer模型以适应语音合成，作者进行了两方面的改进：首先，引入了相对位置编码，这是因为在语音合成中，输入文本的位置信息对于生成连续的语音流非常重要；其次，采用了混合注意力机制，这可能结合了全局和局部的关注点，以更好地平衡模型对整个语句和特定单词或音节的关注。
此外，论文还提出通过人工预测停止符来解决stop token模型预测不稳定的问题。在端到端模型中，预测何时停止生成语音是一个挑战，不稳定的预测可能导致合成语音的不完整或过度生成。通过这种方法，可以更准确地控制合成语音的结束点，从而提高整体的合成质量。
这篇论文为基于transformer的端到端中文语音合成提供了一种新的方法，通过改进模型结构和引入创新的注意力机制，提高了合成语音的质量和稳定性，降低了错误率，对于推动语音合成技术的发展具有重要意义。
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