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Glow-TTS est un modèle de synthèse vocale qui apprend à aligner le texte sur la parole tout seul à l'aide d'une astuce de recherche intelligente, éliminant ainsi le besoin d'un aligneur séparé.
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It matters because it makes training simpler and synthesis fast and parallel.
Glow-TTS, introduit par Kim et ses collègues en 2020, génère un mel-spectrogramme à partir de texte à l'aide d'un décodeur basé sur le flux et d'un mécanisme d'alignement intégré appelé Recherche d'alignement monotonique (MAS). Les systèmes TTS antérieurs comme Tacotron 2 utilisaient l'attention pour décider quel caractère de texte correspond à quelle image audio, mais l'attention peut sauter des mots, les répéter ou interrompre de longues phrases. Glow-TTS suppose à la place que l'alignement doit être monotone (le texte est lu de gauche à droite) et surjectif (chaque jeton de texte correspond à au moins une image). Il utilise une programmation dynamique pour trouver l'alignement le plus probable pendant l'entraînement, puis un prédicteur de petite durée apprend à le reproduire lors de l'inférence. Cela donne une génération de parole robuste, parallèle et contrôlable.
Former une voix de narrateur de livre audio robuste qui ne saute ni ne répète jamais de mots sur de longs paragraphes
Alimenter l’étape d’alignement des assistants vocaux et des lecteurs d’écran open source basés sur VITS
Création d'une TTS contrôlable dans laquelle vous étirez ou compressez la durée des phonèmes pour une prononciation lente et claire dans les applications d'apprentissage des langues
Générer des ensembles de données vocales synthétiques pour les langues à faibles ressources où les données alignées manuellement sont rares
L'idée d'alignement monotone lancée par Glow-TTS sous-tend désormais de nombreux systèmes non autorégressifs modernes, notamment VITS, qui la fusionne avec un vocodeur pour la génération de formes d'onde de bout en bout. Attendez-vous à une utilisation continue de l'alignement dur de style MAS dans les langages à faibles ressources, aux voix en temps réel sur l'appareil et à la parole contrôlable où la durée, la hauteur et le rythme doivent être modifiés explicitement. Les TTS de diffusion et de correspondance de flux empruntent de plus en plus ce mappage texte-trame clair pour plus de stabilité.
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Glow-TTS est un modèle de synthèse vocale qui apprend à aligner le texte sur la parole tout seul à l'aide d'une astuce de recherche intelligente, éliminant ainsi le besoin d'un aligneur séparé. C’est important car cela rend la formation plus simple et la synthèse rapide et parallèle.
L'attention peut avoir des ratés lors de saisies longues, provoquant des mots sautés ou répétés ; Glow-TTS applique un alignement monotone pour éviter cela.
MAS est Monotonic Alignment Search, la routine de programmation dynamique qui trouve le meilleur alignement texte-cadre.
La parole lit le texte de manière séquentielle, de sorte que l'alignement doit avancer dans le texte à mesure que le temps avance.
Glow-TTS utilise un décodeur basé sur le flux, qui donne une probabilité exacte que MAS puisse maximiser les alignements.
Le MAS n’est nécessaire qu’en formation ; un prédicteur de durée appris fournit un nombre de trames par jeton lors de l'inférence, permettant une génération parallèle.
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