FastSpeech2: 快速高质量的端到端文本转语音模型

FastSpeech2: 快速高质量的端到端文本转语音模型

近年来,神经网络驱动的文本转语音(TTS)技术取得了长足进步。FastSpeech2作为一种创新的TTS模型,在其前身FastSpeech的基础上进行了重要改进,解决了一对多映射问题,实现了更快速、更高质量的语音合成。本文将详细介绍FastSpeech2的原理、架构和实验结果。

FastSpeech2的创新点

FastSpeech2主要针对FastSpeech存在的以下问题进行了改进:

1. 简化了复杂的两阶段教师-学生蒸馏流程。
2. 提高了音素持续时间的预测准确性。
3. 引入了更多语音变化信息,如音高和能量。
4. 直接使用真实语音作为训练目标,避免了数据简化导致的信息损失。

为了实现这些改进,FastSpeech2采取了以下创新措施:

1. 直接使用真实语音作为训练目标,而不是教师模型的简化输出。
2. 引入音高、能量和更准确的持续时间作为条件输入:
   • 训练时从目标语音波形中提取这些信息作为输入。
   • 推理时使用与FastSpeech2模型联合训练的预测器预测这些值。
3. 提出FastSpeech 2s,在推理时直接从文本生成语音波形,实现完全端到端的优化。

FastSpeech2的模型架构

FastSpeech2的整体架构如下图所示:

主要包括以下几个部分:

1. 音素编码器:将输入的音素序列转换为隐藏表示。

2. 变分适配器:添加持续时间、音高、能量等变化信息到隐藏序列中。包括:

   • 持续时间预测器
   • 音高预测器
   • 能量预测器

3. 梅尔频谱图解码器:将适配后的隐藏序列转换为梅尔频谱图序列。

4. 波形解码器(FastSpeech 2s):直接从隐藏序列生成语音波形。

FastSpeech2采用前馈Transformer块作为编码器和解码器的基本结构,包含自注意力层和一维卷积层。

实验结果

研究人员在LJSpeech数据集上进行了实验,主要结果如下:

1. 语音质量:FastSpeech2和FastSpeech 2s在平均意见得分(MOS)评估中,可以匹配自回归模型(如Transformer TTS和Tacotron 2)的语音质量,并且明显优于FastSpeech。

2. 训练和推理速度:

   • FastSpeech2将总训练时间缩短了3.12倍。
   • 在波形合成中,FastSpeech2和FastSpeech 2s分别比Transformer TTS快47倍和51倍。

3. 变化控制:FastSpeech2可以通过调整音高、能量等输入来控制合成语音的特性,增强了可控性。

4. 消融实验:验证了引入的持续时间、音高和能量信息的有效性。

结论与展望

FastSpeech2通过引入更多语音变化信息和直接训练方法,成功解决了一对多映射问题,在保持快速推理的同时实现了高质量语音合成。未来研究方向包括:

1. 考虑引入更多语音变化信息,进一步提高语音质量。
2. 开发更轻量级的模型,如LightSpeech,以进一步加快推理速度。

FastSpeech2的创新为端到端TTS技术的发展提供了新的思路,为实现更自然、更高效的语音合成奠定了基础。随着技术的不断进步,我们可以期待在不久的将来看到更多令人兴奋的TTS应用。