整个特征预测网络是一个带有注意力机制(attention)的seq2seq网络。 编码器-解码器(Encoder-Decoder)结构 在原始的编码器-解码器结构中,编码器(encoder)输 ...
传统的基于语音参数的合成方法。 个模块 文本分析:从原始的文本输入中,识别出来这段文本中的每一个字中的重音,节奏,语调。 结构:对应听懂,三级停顿两级重音,一级,二级,语调。 声学模型:从文本中抽取文本特征中,输入到声学模型中预测每一帧的文本所对应的声学的特征。基于TTL的模型。 声码器:得到每一帧的声学特征映射到语音波形中, 基于信号处理声码器 基于神经网络的声码器 神经网络和传统方法相结合 , ...
2019-12-04 16:39 0 286 推荐指数:
整个特征预测网络是一个带有注意力机制(attention)的seq2seq网络。 编码器-解码器(Encoder-Decoder)结构 在原始的编码器-解码器结构中,编码器(encoder)输 ...
Tacotron模型架构图 (1) 下载tacotron模型的实现到本地,这里是基于GitHub上一个tacotron模型的实现开展研究的,GitHub网址:https://github.com/keithito/tacotron,由于 谷歌没有给出tacotron模型的官方实现 ...
Tacotron 是完全端到端的文本到语音合成模型,主要是将文本转化为语音,使用了预训练模型(pre-trained)技术。 Tacotron 可利用文本生成类似真人的语音,建议安装 Python 3 版本。 使用 pre-trained 模型 下载和解压模型 curl ...
从 WaveNet 到 Tacotron,再到 RNN-T 谷歌再获语音识别新进展:利用序列转导来实现多人语音识别和说话人分类 雷锋网 AI 科技评论按:从 WaveNet 到 Tacotron,再到 RNN-T,谷歌一直站在语音人工智能技术的最前沿。近日,他们又将多人语音识别和说话人分类问题 ...