XPhoneBERT: 突破性的多语言语音合成预训练模型

XPhoneBERT

XPhoneBERT: 开启多语言语音合成新纪元

在人工智能和自然语言处理领域,文本转语音(Text-to-Speech, TTS)技术一直是研究的热点。随着深度学习的发展,神经网络based的TTS模型取得了巨大进步,但在多语言场景下依然面临挑战。近日,来自VinAI Research的研究团队提出了一种突破性的预训练模型XPhoneBERT,为多语言TTS任务带来了新的可能。

XPhoneBERT: 多语言音素表示的里程碑

XPhoneBERT是首个专门为TTS任务设计的多语言音素表示预训练模型。它采用与BERT-base相同的模型架构,使用RoBERTa的预训练方法,在来自近100种语言和地区的3.3亿个音素级句子上进行训练。这种大规模、多样化的预训练数据使XPhoneBERT能够学习到丰富的跨语言音素表示。

XPhoneBERT模型架构

显著提升TTS性能

实验结果表明,将XPhoneBERT作为输入音素编码器可以显著提升强神经TTS模型的性能:

自然度提升:生成的语音更加自然流畅,更接近人类发音。
韵律改善:语音的语调、重音等韵律特征更加准确。
小数据集效果优异:即使在训练数据有限的情况下,也能生成相当高质量的语音。

这些改进使XPhoneBERT在多语言TTS领域具有广阔的应用前景。

开源促进研究与应用

为了推动相关研究和应用的发展,研究团队将XPhoneBERT的预训练模型开源在GitHub上。研究人员和开发者可以通过以下链接访问:

XPhoneBERT GitHub仓库

该仓库不仅包含了预训练模型,还提供了详细的使用说明和示例代码,方便其他研究者快速上手。

轻松集成到现有框架

XPhoneBERT可以与流行的深度学习库Transformers无缝集成。以下是一个简单的使用示例:

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
from text2phonemesequence import Text2PhonemeSequence

# 加载XPhoneBERT模型及其分词器
xphonebert = AutoModel.from_pretrained("vinai/xphonebert-base")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("vinai/xphonebert-base")

# 加载Text2PhonemeSequence
text2phone_model = Text2PhonemeSequence(language='jpn', is_cuda=True)

# 输入已分词的句子(如有需要,可先进行文本归一化)
sentence = "これ は 、 テスト テキスト です ."

input_phonemes = text2phone_model.infer_sentence(sentence)
input_ids = tokenizer(input_phonemes, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    features = xphonebert(**input_ids)

这种简单的集成方式使得研究人员可以轻松地将XPhoneBERT整合到现有的TTS系统中。