Tacotron入门学习资料 - 端到端语音合成系统

Ray

Tacotron入门学习资料

Tacotron是Google在2017年提出的一个端到端的语音合成系统,能够直接从文本生成语音。本文汇总了Tacotron的相关学习资料,帮助读者快速入门这一语音合成技术。

1. 论文

Tacotron的原始论文是《Tacotron: Towards End-to-End Speech Synthesis》,发表于2017年。论文介绍了Tacotron的模型结构和训练方法,是学习Tacotron的基础。

2. 代码实现

GitHub上有多个Tacotron的开源实现,其中比较流行的包括:

这些代码库都提供了详细的使用说明,可以帮助读者快速上手Tacotron的训练和测试。

3. 音频样本

要了解Tacotron的合成效果,可以听一听以下音频样本:

4. 相关资源

5. 进阶阅读

在掌握了Tacotron的基础之后,可以进一步阅读以下相关论文:

希望这些资料能够帮助你快速入门Tacotron,开启语音合成的学习之旅! 如果你在学习过程中遇到任何问题,欢迎在评论区留言讨论。

Tacotron模型结构图

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相关项目
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tacotron

由Google的声音理解与大脑团队开发的Tacotron,是一款实现自动语音生成的模型。包含相关论文的音频样本。注意:此模型不是Google的官方产品。

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tacotron

基于TensorFlow的Tacotron模型,是一个全面的端对端文本转语音合成系统。该模型涵盖多种数据集,运用现代深度学习与注意力机制优化文本到语音的高质量转换,适用于学术研究与商业应用。

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Transformer-TTS

Transformer-TTS,一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络,且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型,其合成语音质量经实验证明优异。同时,项目支持自定义学习模型及策略,包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等,是语音合成研究的理想选择。

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WaveRNN

WaveRNN通过Pytorch实现了Deepmind的高效神经音频合成技术,并包含Tacotron训练支持, 提供两种预训练模型。项目向研究者和开发者开放,并附有详细使用指南与多样化的自定义功能,以便进行高质量的文本到语音转换。

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tacotron

Tacotron是基于TensorFlow的开源语音合成系统,能够直接将文本转换为语音。本项目独立实现了Google的论文'Tacotron: Towards End-to-End Speech Synthesis',虽然当前性能未及Google的演示,但已具备一定参考价值。支持包括LJ Speech和Blizzard 2012在内的多种语音数据集,并允许通过命令行调整和优化参数。项目还提供了预训练模型的下载与部署指南,便于用户快速开始使用及测试。

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dl-for-emo-tts

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。

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