一、FastSpeech概述
class FastSpeech(nn.Module):
def __init__(self, hp):
super().__init__()
self.hp = hp
self.encoder = Encoder(hp)
self.decoder = Decoder(hp)
self.mel_linear = nn.Linear(hp.hidden_size, hp.num_mels * hp.reduction_factor)
self.postnet = Postnet(hp)
def forward(self, texts, text_lens, max_len):
encoder_outputs = self.encoder(texts, text_lens)
mel_outputs = self.decoder(encoder_outputs, max_len)
mel_outputs = self.mel_linear(mel_outputs)
mel_outputs = mel_outputs.view(mel_outputs.size(0), -1, self.hp.num_mels)
mel_outputs_postnet = self.postnet(mel_outputs)
mel_outputs_postnet += mel_outputs
return mel_outputs_postnet
FastSpeech是一种全卷积神经网络模型,具有高效且灵活的特点。FastSpeech的主要贡献是提出了一种用于语音端到端合成的全卷积Transformer,该模型省略了Mel-scale的中间层(Encoder部分),直接从字符级别生成语音输出。FastSpeech生成语音的方法是文本到音频的概率映射(TTS)。FastSpeech的架构与Seq2Seq很相似,易于训练,可以使用普通CPU进行运算。
二、FastSpeech优点
FastSpeech优点如下:
容易训练并且高效
FastSpeech模型采用全卷积的Transformer结构,可以进行端到端的训练,无需逐层的进行再训练。
解码速度快
FastSpeech模型的解码速度很快,可以拥有低延迟的性能。模型框架采用了分散聚合切片技术,可以在较小的GPU上运行,同时使用较少的卷积核和卷积数量。
灵活性好
FastSpeech可以解决语音合成所需的多种任务,例如声学序列预测和语音生成。模型的整个架构都能够执行高质量的声学预测,可以根据任务选择最佳的默认参数。
三、FastSpeech应用
FastSpeech可以被广泛应用于语音语言交互,例如:
辅助设备
FastSpeech可以应用于说话困难者的辅助设备,这些设备需要一个完整和自然的语音表示。FastSpeech在进行语音合成时具有高保真度。
机器人和虚拟助手
FastSpeech可以被机器人和虚拟助手广泛应用于日常生活中,例如,智能手机,语音助手和智能音箱是这些应用领域的常见例子。FastSpeech具有高效、快速和准确的语音合成特性。
各种语音识别应用
FastSpeech是适用于语音识别应用的一个良好的二次呼吸模型。可以通过模型进行语音生成后,再进行语音识别。
四、结论
FastSpeech是一种高效的端到端语音合成算法,采用全卷积Transfomer来进行文本到音频的概率映射(TTS)。FastSpeech具有很多优点,例如容易训练,解码速度快和灵活性好。除此之外,FastSpeech还可以被广泛应用于各种语音识别应用,例如无障碍设施和机器人和虚拟助手。