We present a meta-learning approach for adaptive text-to-speech (TTS) with few data. During training, we learn a multi-speaker model using a shared conditional WaveNet core and independent learned embeddings for each speaker. The aim of training is not to produce a neural network with fixed weights, which is then deployed as a TTS system. Instead, the aim is to produce a network that requires few data at deployment time to rapidly adapt to new speakers. We introduce and benchmark three strategies: (i) learning the speaker embedding while keeping the WaveNet core fixed, (ii) fine-tuning the entire architecture with stochastic gradient descent, and (iii) predicting the speaker embedding with a trained neural network encoder. The experiments show that these approaches are successful at adapting the multi-speaker neural network to new speakers, obtaining state-of-the-art results in both sample naturalness and voice similarity with merely a few minutes of audio data from new speakers.


翻译:我们提出了适应性文字到语音(TTS)的元学习方法,但数据很少。在培训期间,我们学习了多讲者模式,使用共同的有条件的WaveNet核心和独立学习的嵌入器,培训的目的不是要产生一个固定重量神经网络,然后作为TTS系统部署。相反,目的是产生一个在部署时需要很少数据才能迅速适应新发言者的网络。我们引入并基准三个战略:(一) 学习演讲者嵌入,同时保持WaveNet核心固定,(二) 微调整个结构,使用随机梯子梯子,以及(三) 预测演讲者嵌入经过训练的神经网络编码器。实验表明,这些方法成功地使多讲者神经网络适应新的演讲者,获得最新的自然和声音相似性结果,新演讲者仅提供几分钟的音频数据。

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语音合成(Speech Synthesis),也称为文语转换(Text-to-Speech, TTS,它是将任意的输入文本转换成自然流畅的语音输出。语音合成涉及到人工智能、心理学、声学、语言学、数字信号处理、计算机科学等多个学科技术,是信息处理领域中的一项前沿技术。 随着计算机技术的不断提高,语音合成技术从早期的共振峰合成,逐步发展为波形拼接合成和统计参数语音合成,再发展到混合语音合成;合成语音的质量、自然度已经得到明显提高,基本能满足一些特定场合的应用需求。目前,语音合成技术在银行、医院等的信息播报系统、汽车导航系统、自动应答呼叫中心等都有广泛应用,取得了巨大的经济效益。 另外,随着智能手机、MP3、PDA 等与我们生活密切相关的媒介的大量涌现,语音合成的应用也在逐渐向娱乐、语音教学、康复治疗等领域深入。可以说语音合成正在影响着人们生活的方方面面。
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