基于语音识别的跨领域多音种TTS系统研究

本文档《Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis》聚焦于深度学习在语音合成领域的创新应用，特别是在多说话人文本转语音（TTS）系统中的迁移学习。作者团队提出了一种基于神经网络的系统，该系统能够生成不同说话人的语音音频，包括那些在训练过程中未曾见过的说话人的声音。 首先，系统的关键组成部分是 speaker encoder。这个模块经过专门训练，用于语音识别任务，使用一个独立的噪声语音数据集，其中包含数千名未标记的演讲者。它仅依赖于目标说话人的几秒钟参考语音，就能生成固定维度的嵌入向量。这个过程利用了迁移学习的概念，将已学到的通用语音特征迁移到新的语音合成任务上。 接下来是 sequence-to-sequence synthesis network，基于Tacotron 2架构。它负责将文本转换成梅尔频谱图，而这个过程会受到来自 speaker encoder 的嵌入向量的条件约束。这样，生成的语音能准确地反映指定说话人的特性，增强了合成语音的自然度和个性化。 最后，系统使用 auto-regressive WaveNet-based vocoder，它将梅尔频谱图进一步转化为时间域的波形样本。这种技术通过自回归方式生成连续的语音信号，确保了生成的音频质量。 整个系统的设计旨在通过预训练的 speaker encoder 提供有效的特征表示，然后结合Tacotron 2和WaveNet的先进生成能力，实现了跨说话人的多语种TTS。实验结果证明，这种方法成功地实现了知识的迁移，使得模型能够在无需额外大量标注数据的情况下，生成具有多种独特嗓音的高质量语音合成。 这篇论文不仅关注技术实现，还探讨了迁移学习在TTS中的潜力和局限性，以及如何通过巧妙设计来提高合成语音的多样性和适应性。对于深度学习和语音合成研究者来说，这篇论文提供了有价值的研究视角和实践案例。