语音合成技术中的端到端深度学习模型与声音表征优化研究

语音合成技术中的端到端深度学习模型与声音表征优化研究

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/huduni00/article/details/136835320

语音合成技术是人工智能领域中的重要研究方向，而端到端深度学习模型和声音表征优化则是近年来备受关注的方法。端到端深度学习模型通过将输入的文本直接映射到声音波形，简化了传统语音合成流程，而声音表征优化则旨在提高合成声音的质量和自然度。为了解决这些问题，研究者们开始探索端到端深度学习模型与声音表征优化在语音合成中的应用，并尝试改进相应的算法和模型。本文将深入探讨语音合成技术中的端到端深度学习模型与声音表征优化研究，并介绍一些相关的研究进展和方法。

一、端到端深度学习模型在语音合成中的应用

传统的语音合成系统通常包括文本处理、声学特征提取和声音合成三个主要步骤，而端到端深度学习模型通过将这些步骤整合在一起，能够直接从输入文本到输出声音波形实现语音合成。其应用包括但不限于以下几个方面：

1.1 基于循环神经网络的模型

利用RNN结构，如长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU），将文本序列映射到声学特征序列，再通过声学模型将特征转化为声音波形。

1.2 转换模型与生成模型的结合

将转换模型（如Tacotron）和生成模型（如WaveNet）相结合，实现从文本到声音波形的端到端合成，并且能够生成高质量、自然度较高的声音。

1.3 基于注意力机制的模型

引入注意力机制，使得模型能够更好地处理长文本输入，并在合成过程中对关键信息进行集中学习，从而提高合成声音的质量和准确性。