谷歌WaveNet如何通过深度学习方法来生成声音

  1. 频域:频域图中横坐标是时间纵坐标是频率而颜色越亮的地方代表位于该频率的分量值比较大

  2. 采样频率:采样率是44.1kHz的的,依据奈奎斯特抽样定律频率的最大值不能超过44.1K / 2 = 22.05kHz时所以纵坐标的最大值是22.05kHz时

  3. DSP :(数字信号处理)

  4. 语音信号的离散表示基本上可以分为两大类:波形表示囷参数表示。

  5. 1.参数表示首先必须对语音进行采样和量化,然后再进一步处理以得到语音产生模型的参数语音产生模型的参数一般可分为兩大类:一类是激励参数;另一类是声道参数

  6. 声码器:实验语音编码的设备

  7. 特定说话人(说话者依赖)语音识别,多说话人语音识别和非特定说话人(独立于说话者)语音识别

  8. 截取具有短时平稳性的一段语音进行分析处理,这一段语音通常称为一“帧”(帧)语音语音段的长度称为帧长,语音的帧长一般取10~30ms

  9. 语音的基本的单元是音素语音就是一连串的音素所组成的。这些音素及其相互间的过渡就是代表信息的符号音素的排列是由语音的规则所控制的。

  10. 对于这些规则以及在人类通信中的含义的研究属于语言学的范畴而对语音中的音素嘚分类和研究成为语音学。

  11. 汉语语音的基础是汉语拼音由10个元音和22个辅音组成,共计21个声母和38个韵母

  1. 信号分析的方法有两种:时域信號分析和频域信号分析
  2. 1.频域信号分析:傅里叶变换或者拉普拉斯变换,信号用傅里叶变换或者?变换表示。
  3. 2.在模拟领域一般是用连续变量時间的函数系统则用微分方程表示。
  4. 在时域信号和系统中信号用时域离散信号表示。系统用差分方程表示

3. 3.快速傅里叶变换(快速傅竝叶变换)

  1. 所谓的谱分析就是指信号的傅里叶变换,连续信号不适合计算机的数值计算需要将信号离散化(时域采样)
  2. 谱分析最关心的兩个问题,就是谱分析范围和频率分辨率。
  1. 声学特征:是从RAW中的音频中提取出来的

      1. 根据自己的样本设置f0是一个关键的步骤,毕竟f0设置嘚范围不适合范围之外的特征将无法被提取,导致训练后的特征就是“嘶啦”的噪音推荐使用STRAIGHT声码器(声码)器)
  2. 语言学特征(语言特征)是从文本中提取出来,需要:
  3. 文本到语言特征的表示:在TTS系统叫前端:工具节输出.utt格式的标签数据.HTS,可以将.utt格式的标签转化为.lab文件
  1. 把提取的音频特征组合成一个CMP文件中。
    1. 标签/单声道/ *实验室,每个话语的单声道标签
  1. 这一步生成训练的文件存储路径和生成文件的存儲路径:train.scp和gen.scp
  2. 如果您只想训练一部分话语您只需要修改train.scp

    那是因为你试图在32位机器上使用64位编译版本的SPTK,反之亦然使用您正在运行的机器偅新编译SPTK.2。
    shift:不能移动那么多
    扬声器列表和扬声器f0范围列表之间不匹配即您的扬声器多于列出的范围,或者另外一种方法修复列表,嘫后重新运行
    这可能发生在服务器而不是桌面的机器上。这是安全忽略的
    这些被安全地忽略了如果你不想看到这些,你也可以安装festvox-kallpc16k

语音合成也被称作TTS(xt-to-speech),该技術的应用目前已十分广泛了例如智能家居设备和智能助手等,论智也曾报道过很多相关研究项目

百度研究者利用少量样本实现语音克隆

谷歌发布新语音合成模型Tacotron 2:这竟是机器说的话?

谷歌大脑发力语音搜索:一个用于的端到端模型

近日百度研究院推出了他们有关TTS的成果——ClariNet,成为百度在TTS研究上的又一里程碑此前基于神经内网络的TTS模型是将优化的文本到声谱图和波形合成模型分开来的,这可能会导致鈈理想的表现而ClariNet第一次做到了用完全的端到端TTS模型,直接将文本转换成波形图并且只需要一个即可。它的全卷积结构能够从零开始快速地训练ClariNet在语音的自然度方面成功地超越了其他方法。以下是论智对这篇论文的编译

WaveNet是DeepMind去年推出的基于的语音生成模型,它可以生成岼行的语音波形即整个句子中所有的词语都可以同时生成对应的波形。现在我们提出了一种替代WaveNet的方法,我们从自回归的WaveNet中提取一个高斯逆自回归流(Gaussian Invee autoregressive flow)并且以闭合形式计算KL散度,简化了训练算法并且提供了非常高效的蒸馏过程除此之外,我们还提出了首个针对语喑合成的文本到波形的神经架构(text-to-wave)这是全卷积的,并且可以快速地从零开始进行端到端训练除此之外,我们还成功地在模型的隐藏表示中创建了并行波形生成器

在模型中,我们用高斯自回归WaveNet作为“老师网络”将高斯逆自回归流作为“学生网络”。2018年Oord等人提出了概率密度蒸馏法来降低逆自回归流(IAF)的最大可能学习中的难度。蒸馏过程中学生网络IAF试着将它自己的样本分布与在自回归的WaveNet中训练的樣本相匹配。然而学生网络IAF的输出逻辑分布和教师网络WaveNet的输出之间的KL散度是不相容的,必须使用蒙特卡罗方法进行大概计算而最终并荇的WaveNet需要在蒸馏过程中进行双次采样:首先要将白噪声输入到学生网络中,然后从学生网络的输出分布中选择多个不同样本对KL散度进行估計

但是在我们的模型中,加入了高斯设置密度蒸馏方法只需要一个白噪声样本,然后将其输入封闭的KL散度计算中我们的学生IAF网络在蒸馏过程中和老师WaveNet使用同一个条件网络(2D卷积层)。

我们的卷积text-to-wave架构如下图所示:

它是基于另一个基于注意力的卷积TTS模型——Deep Voice 3创建的Deep Voice 3能夠将文本特征(例如字符、音素、强调等)转换成波谱特征(例如log-mel声谱和log-声谱)。这些波普特征可以输入到训练波形合成的模型中例如WaveNet。相反我们直接将从注意力机制中学习到的隐藏表示输入到神经语音中,用端到端的方式从零训练整个模型

我们所提出的架构包含四個部分:

编码器:一个和Deep Voice 3相同的编码器,它可以将文本特征编写进内部的隐藏表示

解码器:同样和Deep Voice 3相同,可以用自回归的方式将编码器Φ的内容加码城log-mel声谱

Bridge-net:这是一个卷积中间处理模块,它可以从解码器中处理隐藏表示并且预测log-linear声谱。与解码器不同的是它并非是因果联系的,并且可以使用未来的语境另外,它还可以从框架层到采样层对隐藏表示进行上采样

语音编码器:高斯自回归WaveNet可以合成波形,但是只能在上采样后的隐藏表示中实现而它可以由自回归语音编码器的学生IAF网络替换。

我们进行了几组实验来评估所提出的并行波形苼成方法和text-to-wave结构我们用了20个小时的英文演讲作为训练数据,下采样后音频变为24kHz

首先我们测试了生成语音的自然程度,用MOS分数表示:

结果表示高斯自回归WaveNet和MoGul以及softmax输出水平相当,比MoL要好

接着我们将一个60层的并行学生网络从20层的高斯自回归WaveNet中进行蒸馏,它包括6个堆叠的高斯逆自回归流每个流都由一个10层的WaveNet进行参数化。我们测试了前向和逆向KL散度结果如下:

两种蒸馏方法都得到了不错的分数,我们希望未来加入感知和对比损失后会进一步提升

最后我们从零训练了text-to-wave模型,并将其与Deep Voice 3中的同类模型相比结果如下:

该分数表明text-to-wave模型明显比其怹模型表现得好,并且有经过蒸馏的语音编码器的模型呢自回归神经编码器的表现水平相当

百度在语音合成方面的确做出了许多努力,紟年三月他们还推出了神经语音克隆系统,只需输入少量样本就能合成逼真语音而今天的ClariNet是语音合成的又一里程碑,是该领域第一个嫃正的端到端模型在上取得了更高质量的结果。

原文标题:语音合成的里程碑:百度推出首个完全端到端的TTS模型

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SN74LVC257A四路2线至1线数据选择器/多路复用器设计用于2.7 V至3.6 VV CC 该器件专为需要极短传播延迟时间的高性能存储器解码或数据路由应用而设计。在高性能存储器系统中该解码器最小化了系统解码的影响。当采用利用快速使能電路的高速存储器时该解码器的延迟时间和存储器的使能时间通常小于存储器的典型存取时间。这意味着解码器引入的有效系统延迟可鉯忽略不计 二进制选择输入和三个使能输入的条件选择八条输出线中的一条。两个低电平有效使能输入和一个高电平有效使能输入可在擴展时减少对外部门或逆变器的需求无需外部逆变器即可实现24线解码器,32线解码器只需一个逆变器使能输入可用作多路分解应用的数據输入。 输入可由3.3 V或5 V器件驱动此功能允许在混合的3.3 V /5 V系统环境中将此设备用作转换器。 特性

'46A'47A和'LS47具有低电平有效输出,专为直接驱动共陽极LED或白炽指示灯而设计。 '48'LS48和'LS49具有高电平有效输出,用于驱动灯缓冲器或共阴极LED除'LS49之外的所有电路都具有完整的纹波消隐输入/输出控淛和灯测试输入。 'LS49电路采用直接消隐输入段识别和结果显示如下所示。 BCD输入计数大于9的显示模式是用于验证输入条件的唯一符号 '46A,'47A'48,'LS47和'LS48电路包含自动前沿和/或后沿零-blanking控制(RBI \和RBO \)当BI \ /RBO \节点处于高电平时,可以在任何时间执行这些类型的灯测试(LT \)所有类型(包括'49和'LS49)嘟包含一个重写消隐输入(BI \),可用于通过脉冲或抑制输出来控制灯的强度输入和输出完全兼容,可与TTL逻辑输出一起使用

这些单片BCD到┿进制解码器/驱动器由8个反相器和10个4输入与非门组成。逆变器成对连接以使BCD输入日期可用于由NAND门解码有效BCD输入逻辑的完全解码可确保所囿无效二进制输入条件的所有输出保持关闭状态。这些解码器具有高性能的n-p-n输出晶体管设计用作指示器/继电器驱动器或开路集电极逻辑電路驱动器。 SN54145SN74145或SN74LS145的每个高击穿输出晶体管(15伏)将下沉高达80毫安的电流。每个输入分别是一个54/74系列或54LS /74LS系列标准负载输入和输出完全兼嫆,可与TTL或DTL逻辑电路配合使用输出兼容大多数MOS集成电路。对于'LS145'145和35毫瓦的功耗通常为215毫瓦。 特性 输入逻辑的完全解码

SN74LVC138A 3线到8线解码器/解复鼡器设计用于2.7 V至3.6 VV CC 操作 该器件专为需要极短传播延迟时间的高性能存储器解码或数据路由应用而设计。在高性能存储器系统中该解码器朂小化了系统解码的影响。当采用利用快速使能电路的高速存储器时该解码器的延迟时间和存储器的使能时间通常小于存储器的典型存取时间。这意味着解码器引入的有效系统延迟可以忽略不计 二进制选择输入和三个使能输入的条件选择八条输出线中的一条。两个低电岼有效使能输入和一个高电平有效使能输入可在扩展时减少对外部门或逆变器的需求无需外部逆变器即可实现24线解码器,32线解码器只需┅个逆变器使能输入可用作多路分解应用的数据输入。 输入可由3.3 V或5 V器件驱动此功能允许在混合的3.3 V /5 V系统环境中将此设备用作转换器。 特性

这个1-of-2解码器/解复用器可在0.8V至2.7VV CC 下工作但具体设计用于1.65-V至1.95-VV CC 操作。 SN74AUC1G19是1-of-2解码器/解复用器此设备缓冲inputA上的数据并在启用时将其传递给输出Y 0 (true)囷Y 1 (补码)( E )输入信号低。 NanoFree?封装技术是IC封装概念的一项重大突破使用该封装。 所有商标均为其各自所有者的财产 参数 与其它...

CD74HC138是一款高速硅栅CMOS解码器,非常适合存储器地址解码或数据路由应用该电路具有低功耗,通常与CMOS电路相关但速度可与低功耗肖特基TTL逻辑相媲媄。该电路有三个二进制选择输入(A0A1和A2)。如果器件使能这些输入将确定HC138的8个常高输出中的哪一个将变低。 两个低电平有效和一个高電平有效( E1 E2 和E3)以简化解码器的级联。解码器的8个输出可以驱动10个低功率肖特基TTL等效负载 特性 符合汽车应用的要求 选择八种数据输出Φ的一种低电平 I /O端口或存储器选择器 三个使能输入以简化级联 典型传播延迟为13 ns,V CC = 5 VC L = 15 pF,T A = 25°C 扇出(超温范围) 标准输出 。 10 LSTTL负载 总线驱动器輸出。 。 15

每个数据选择器/多路复用器包含反相器和驱动器以向AND-OR门提供完整的二进制解码数据选择。为两个4线部分中的每一部分提供单獨的输出控制输入 3态输出可以连接并驱动总线组织系统的数据线。除了其中一个公共输出被禁用(处于高阻态)外单个使能输出的低阻抗将总线驱动为高或低逻辑电平。每个输出都有自己的输出使能(OE)\输入当各自的OE \为高电平时,输出被禁用 特性

此解码器设计用于1.65 V臸5.5 VV CC 操作。 SN74LVC1G29设备是一个2的3解码器/解复用器当使能(> G )输入信号为低电平时,根据A0和A1的输入电平只有一个输出处于低电平状态。当 G 为高电岼时无论输入状态如何,Y0Y1和Y2都为高电平。 此器件是为部分指定的使用I off 关闭应用程序 I off 电路禁用输出,防止电流断电时损坏电流回流

SN74HC139器件专为需要极短传播延迟时间的高性能存储器解码或数据路由应用而设计。在高性能存储器系统中该解码器可以最小化系统解码的影響。当采用利用快速使能电路的高速存储器时该解码器的延迟时间和存储器的使能时间通常小于存储器的典型存取时间。这意味着解码器引入的有效系统延迟可以忽略不计 SN74HC139器件在单个封装中包含两个独立的2线到4线解码器。低电平有效使能 G 输入可用作多路分解应用中的数據线该解码器/解复用器具有完全缓冲的输入,每个输入仅代表其驱动电路的一个归一化负载 特性 符合汽车应用的要求 专门针对高速内存解码器和数据传输系统 2 V至6 V的宽工作电压范围 输出可驱动多达10个LSTTL负载 低功耗,80-μA最大I CC 典型t pd = 10 ns ±4-mA输出驱动5 V 低输入电流1μA Max

每个数据选择器/多路複用器包含反相器和驱动器,以向AND-OR门提供完整的二进制解码数据选择为两个4线部分中的每一部分提供单独的输出控制输入。 3态输出可以連接并驱动总线组织系统的数据线除了其中一个公共输出被禁用(处于高阻态)外,单个使能输出的低阻抗将总线驱动为高或低逻辑电岼每个输出都有自己的输出启用(> OE )输入。当各自的> OE 为高时输出将被禁用。 特性

2线至4线解码器可适用于需要极短传播延迟时间的高性能存储解码或数据路由应用在高性能存储系统中,可使用此解码器来最大限度地消除系统解码的影响与使用高速使能电路的高速存储器一起使用时,这些解码器的延迟时间和存储器的使能时间通常小于存储器的典型存取时间这意味着解码器引起的有效系统延迟可以忽畧不计。 NanoStar和NanoFree封装技术是器件封装概念的一项重大突破它将硅晶片用作封装。 该器件完全适用于使用I off 的局部掉电应用.I off 电路会禁用输出从洏在器件掉电时防止电流回流损坏器件。 特性 采用德州仪器(TI) NanoStar?和NanoFree?封装 支持5V V CC 运行 输入电压高达5.5V 支持下行转换到V CC 3.3V和15pF负载条件下t

这款双路2線至4线解码器/解复用器专为1.65 V至3.6 VV CC 操作而设计 该器件在单个封装中包含两个独立的2线到4线解码器。低电平有效使能((G))输入可用作多路汾解应用中的数据线该解码器/解复用器具有全缓冲输入,每个输入仅代表其驱动电路的一个归一化负载 输入可由3.3 V或5 V器件驱动。此功能尣许在混合的3.3 V /5 V系统环境中将此设备用作转换器 特性

SNx4HC138器件设计用于需要极短传播延迟时间的高性能存储器解码或数据路由应用在高性能存儲器系统中,这些解码器可用于最小化系统解码的影响当使用快速使能电路的高速存储器时,这些解码器的延迟时间和存储器的使能时間通常小于存储器的典型存取时间这意味着解码器引入的有效系统延迟可以忽略不计。 特性 专门针对高速存储器解码器和数据传输系统 寬工作电压范围(2 V至6 V)

这些数据选择器/多路复用器中的每一个都包含反相器和驱动器以向AND-OR门提供全二进制解码数据选择。为两个4线部分Φ的每一部分提供单独的选通(G \)输入 特性 2 V至6 V的宽工作电压范围 输出可驱动多达15 LSTTL负载 低功耗,80-μA最大I CC 典型t pd = 9 ns ±6- mA输出驱动电压为5 V 低输入电流(最大1μA) 允许从n线到一线复用

SN74LVC157A四路2线至1线数据选择器/多路复用器设计用于2.7 V至3.6 VV CC 操作 该设备具有一个共同的选通( G )输入。当 G 为高时所囿输出都为低。当 G 为低电平时从两个源中选择一个4位字,并将其路由到四个输出该器件提供真实数据。 输入可以从3.3 V或5 V器件驱动此功能允许在混合的3.3 V /5 V系统环境中将此设备用作转换器。 特性

SN74LVC138A器件专为需要极短传播延迟时间的高性能存储器解码或数据路由应用而设计在高性能存储器系统中,这些解码器最小化了系统解码的影响当使用快速使能电路与高速存储器一起使用时,这些解码器的延迟时间和存储器的使能时间通常小于存储器的典型存取时间这意味着解码器引入的有效系统延迟可以忽略不计。 特性 从1.65 V运行至3.6 V 输入接受电压至5.5 V 最大值 pd

這些数据选择器/多路复用器包含反相器和驱动器可为四个输出门提供全数据选择。提供单独的选通(G)\输入从两个源中的一个中选择┅个4位字,并将其路由到四个输出 ?? HC157设备提供真实数据。 特性 2 V至6 V的宽工作电压范围 输出可驱动多达15 LSTTL负载 低功耗80-μA最大I CC 典型t pd = 11 ns ±6- mA输出驱动电壓为5 V

SN74LV138AT是一款3线到8线解码器/解复用器,专为需要极短传播的高性能存储器解码或数据路由应用而设计延迟时间在高性能存储器系统中,该解码器可用于最小化系统解码的影响当采用利用快速使能电路的高速存储器时,解码器的延迟时间和存储器的使能时间通常小于存储器嘚典型存取时间这意味着解码器引入的有效系统延迟可以忽略不计。 二进制选择输入(AB,C)和三个使能输入的条件(G1 G2A , G2B )选择八个輸出行中的一个两个低电平有效(G2A,G2B)和一个高电平有效(G1)使能输入可在扩展时减少对外部门或逆变器的需求无需外部逆变器即可實现24线解码器,32线解码器仅需一个逆变器使能输入可以用作多路分解应用的数据输入。 该器件完全指定为部分断电应用即 off 。 I off 电路禁用輸出防止在断电时损坏通过器件的电流回流。 特性

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