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dl-for-emo-tts

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通过深度学习实现情感语音合成

项目通过深度学习实现情感语音合成，包括Tacotron和DCTTS模型的应用。详细介绍了使用的数据集、相关文献和多种模型微调策略，如调整学习率和冻结网络层。尽管面临情感数据集有限的问题，但实验验证了改进方案对低资源情感TTS传递学习的有效性。

Tacotron深度学习情感语音合成数据集优化器Github开源项目
GitHub论文文档

项目介绍：深度学习在情感文本朗读中的应用

dl-for-emo-tts 项目致力于探索如何利用深度学习技术实现情感文本到语音转换。该项目对多种深度学习算法进行研究，希望能够生成富有情感的合成语音。

数据集

项目中使用了多个重要的数据集，包括：

  • RAVDESS：具有24名说话者，包括8种情感，长度约1小时的英语数据集。
  • EMOV-DB：包含5种情感的6914个语句，涵盖英语和法语（1名男性说话者）。
  • LJ Speech：包含丰富词汇的单女性说话者的中性语音数据。
  • IEMOCAP：具有多种情感和多模态输入的多对话数据集。

相关文献

团队在项目中参考了一些重要的文献：

  • Tacotron：用于端到端语音合成的模型。
  • Style Tokens：旨在提升语音合成表达力的风格切换策略。
  • DC-TTS：基于深度卷积网络的高效语音合成系统。

方法

项目探讨了多种方法来优化情感文本到语音的转化。

Tacotron 模型方法

  1. 初始训练Tacotron基本模型：在RAVDESS数据集上微调。
  2. 降低学习率进行微调：在小学习率下进行模型微调尝试。
  3. 使用SGD优化器：对RAVDESS数据集进行微调的尝试。
  4. 冻结编码器和后处理网络：在微调时不更新这部分参数。
  5. 重新使用Adam优化器：重新切回Adam优化器进行尝试。
  6. 仅冻结后处理网络：在EMOV-DB数据集上进行训练，测试单一说话者的情感语音生成效果。

DC-TTS 模型方法

  1. 微调DC-TTS模型的Text2Mel模块：对单个说话者进行情感语音生成的实验。
  2. 引入单音调注意力机制：减少静音修剪后的top_db值。

可复现性和代码

项目提供了详细的训练步骤和修改指南，使用团队在原始代码库基础上进行了一些自定义修改的代码库，以便于研究人员进行复现。

演示

用户可以通过Colab Notebook来查看运行示例，详细步骤在Demo_DL_Based_Emotional_TTS.ipynb文件中进行了说明。

引用

如果您发现本项目中介绍的模型、代码或方法对您的研究有帮助，请使用项目中提供的引用格式进行引用。

联系信息

项目参与者提供了联系信息，用户在使用过程中如遇到问题可通过电子邮件联系到团队成员。

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