Expressive-FastSpeech2: 非自回归表达式语音合成的开源实现

Expressive-FastSpeech2:非自回归表达式语音合成的开源实现

在人工智能和语音技术快速发展的今天,表达式语音合成(Expressive Text-to-Speech, TTS)作为一个重要研究方向,正受到越来越多的关注。近日,GitHub上的一个开源项目Expressive-FastSpeech2引起了研究者们的兴趣。该项目基于FastSpeech2模型,实现了非自回归的表达式语音合成,支持情感和对话场景下的语音生成,并可用于英语、韩语等多种语言。本文将详细介绍这个项目的主要特点、技术架构以及使用方法。

项目概述

Expressive-FastSpeech2是由开发者keonlee9420在GitHub上发布的一个开源项目。该项目旨在为非自回归表达式语音合成提供一个基础框架,支持情感语音合成(Emotional TTS)和对话语音合成(Conversational TTS)两大应用场景。项目使用PyTorch实现,基于FastSpeech2模型进行了扩展和改进。

目前,该项目在GitHub上已获得275颗星和47次fork,显示出较高的关注度。项目支持英语和韩语两种语言,并提供了将模型扩展到其他语言的指导。

主要特点

Expressive-FastSpeech2项目具有以下几个主要特点:

1. 非自回归表达式TTS: 项目采用非自回归架构,可以实现快速的语音合成,同时保持表达性。

2. 多语言支持: 除了英语,项目还特别关注了韩语的处理。开发者提供了如何将模型扩展到其他语言的指导。

3. 情感和对话语音合成: 项目分别实现了情感TTS和对话TTS两个分支,可以满足不同应用场景的需求。

4. 标注数据处理: 项目提供了处理新数据集的方法,即使是不同语言的数据集也能顺利训练非自回归情感TTS。

5. 开源实现: 项目完全开源,研究者可以自由使用和改进代码。

技术架构

Expressive-FastSpeech2的核心是基于FastSpeech2模型的非自回归多说话人TTS框架。项目的整体架构如下图所示:

在此基础上,项目分别实现了情感TTS和对话TTS两个分支:

1. 情感TTS:
   • 分类情感描述符条件分支:只使用分类情感描述符(如快乐、悲伤等)
   • 连续情感描述符条件分支:除分类描述符外,还使用连续情感描述符(如唤醒度、效价等)

2. 对话TTS:
   • 对话上下文编码器:编码对话历史信息
   • 序列级注意力机制:聚合对话历史

数据集与预处理

Expressive-FastSpeech2项目使用了两个主要数据集:

1. AIHub多模态视频AI数据集(韩语)
2. IEMOCAP数据库(英语)

项目提供了详细的数据预处理步骤,包括文本规范化、音素转换、强制对齐等。对于对话TTS,还需要额外的对话数据处理步骤。

模型训练与推理

模型训练可以通过以下命令进行:

python3 train.py -p config/AIHub-MMV/preprocess.yaml -m config/AIHub-MMV/model.yaml -t config/AIHub-MMV/train.yaml

对于推理,项目支持批量合成对话:

python3 synthesize.py --source preprocessed_data/AIHub-MMV/val_dialog.txt --restore_step STEP --mode batch -p config/AIHub-MMV/preprocess.yaml -m config/AIHub-MMV/model.yaml -t config/AIHub-MMV/train.yaml

项目贡献与未来展望

Expressive-FastSpeech2项目为非自回归表达式TTS研究提供了一个重要的基础。它不仅实现了情感和对话TTS,还提供了处理新语言和新数据集的方法。这为未来的研究和应用打开了广阔的空间。

未来,项目可能会在以下几个方面继续发展:

1. 支持更多语言和方言
2. 改进情感表达的精确度和自然度
3. 增强对话上下文的理解和利用
4. 探索与其他AI技术(如自然语言处理)的结合

结论

Expressive-FastSpeech2作为一个开源项目,为研究者和开发者提供了一个强大的工具,用于探索非自回归表达式语音合成。它的多语言支持、情感和对话TTS能力,以及详细的文档和指南,使其成为这一领域的重要资源。无论是学术研究还是实际应用,Expressive-FastSpeech2都为表达式TTS的发展提供了宝贵的参考和基础。

随着项目的不断发展和社区的贡献,我们可以期待看到更多基于Expressive-FastSpeech2的创新应用和研究成果。对于有志于探索表达式语音合成的研究者和开发者来说,这无疑是一个值得关注和参与的项目。

参考链接

• 项目GitHub地址: https://github.com/keonlee9420/Expressive-FastSpeech2
• FastSpeech2论文: https://arxiv.org/abs/2006.04558
• 情感端到端神经语音合成器论文: https://arxiv.org/pdf/1711.05447.pdf
• 对话端到端TTS论文: https://arxiv.org/abs/2005.10438

通过深入了解和使用Expressive-FastSpeech2,研究者和开发者可以更好地探索非自回归表达式TTS的潜力,为语音合成技术的进步做出贡献。无论您是语音技术的研究者、开发者,还是对这一领域感兴趣的学习者,Expressive-FastSpeech2都值得您投入时间去研究和尝试。