개요
It produced audio rivaling human recordings on key benchmarks.
심층 분석
Tacotron 2는 두 가지 주요 부분으로 구성됩니다. 첫째, 주목을 받는 시퀀스-시퀀스 네트워크는 텍스트의 문자를 읽고 프레임별로 멜 스펙트로그램을 예측합니다. 인코더는 문자를 숨겨진 표현으로 바꾸고, 위치 감지 주의 메커니즘은 텍스트를 오디오 프레임에 정렬하고, 자동 회귀 디코더는 스펙트로그램을 내보내고 '중지 토큰'은 발언이 끝나는 시점을 학습합니다. 둘째, 수정된 WaveNet 보코더는 해당 멜 스펙트로그램을 원시 파형으로 변환합니다. 이러한 방식으로 문제를 분할함으로써 Tacotron 2는 최소한의 수작업으로 데이터에서 운율, 발음 및 속도를 학습합니다. 전문 녹음에 가까운 평균 의견 점수를 달성하여 자연스러운 소리 합성의 랜드마크이자 이후 신경 TTS의 템플릿이 되었습니다.
실제 구현
Google의 텍스트 음성 변환 제품 및 도우미에서 자연스러운 음성 지원
오디오북 및 팟캐스트를 위한 표현 내레이션 생성
화면 판독기 및 접근성 소프트웨어에 음성 제공
신경 TTS 파이프라인에 대한 연구 기준선 및 교육 사례 역할을 합니다.
타코트론 2의 미래
Tacotron 2의 2단계 디자인은 신경 TTS의 물결에 영감을 주었습니다. FastSpeech 2와 같은 보다 빠른 비자동회귀 후속 제품은 속도와 안정성을 위해 순차 디코더를 제거했으며 이제 WaveNet 보코더는 종종 HiFi-GAN 또는 확산 모델로 교체됩니다. 이 분야는 완전한 엔드투엔드 및 다중 스피커, 표현력이 뛰어난 제로샷 음성 복제 시스템을 향해 나아가고 있지만 Tacotron 2는 여전히 스펙트로그램 기반 파이프라인에 대한 기본 참조로 남아 있습니다.
실천에 옮기기
왜 중요한가요?
- 접근 및 도달. 전사, 내레이션, 음성 인터페이스를 통해 접근성을 향상시킵니다.
- 비용 및 예산. 미디어 팀은 더 적은 예산으로 세련된 오디오를 더 빠르게 출시할 수 있습니다.
- 속도와 규모. 고객 대면 시스템은 음성 상호 작용을 더 큰 규모로 처리할 수 있습니다.
조심하세요
- 동의가 없으면 음성 오용 및 명의 도용 위험이 높아집니다.
- 악센트, 방언 또는 시끄러운 환경에서는 정확도가 떨어질 수 있습니다.
- 합성 오디오는 명확한 라벨링이 없으면 실제 음성으로 오인될 수 있습니다.
다음 단계
- 음성 캡처, 복제 및 재사용에 대한 명시적인 동의를 얻습니다.
- 다양한 화자와 배경 조건에서 품질을 테스트합니다.
- 사람이 출력을 검토하거나 승인해야 하는 시기를 정의합니다.
- 합성 오디오에 라벨을 붙이고 책임을 묻기 위해 출처 기록을 보관하세요.
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자주 묻는 질문
What is Tacotron 2?
Tacotron 2는 Google(2017)의 엔드투엔드 텍스트 음성 변환 시스템으로, 작성된 텍스트를 신경 보코더가 실제 음성으로 변환하는 멜 스펙트로그램으로 직접 변환합니다. 주요 벤치마크에서 인간 녹음에 필적하는 오디오를 제작했습니다.
Tacotron 2는 텍스트에서 어떤 중간 표현을 예측합니까?
Tacotron 2의 시퀀스-투-시퀀스 네트워크는 보코더가 오디오로 변환하는 멜 스펙트로그램을 예측합니다.
Tacotron 2의 스펙트로그램을 실제 파형으로 변환하는 것은 무엇입니까?
Tacotron 2는 스펙트로그램 예측기와 수정된 WaveNet 보코더를 결합하여 최종 원시 오디오를 생성합니다.
위치에 민감한 관심은 어떤 문제를 예방하는 데 도움이 됩니까?
이전 정렬을 고려함으로써 위치 감지 주의는 단어가 반복되거나 삭제되는 것과 같은 오류를 줄입니다.
How does Tacotron 2 determine that it has generated the end of an utterance?
Tacotron 2 predicts a stop token alongside mel frames; generation ends when the learned stopping condition is met.
텍스트-스펙트로그램 부분은 어떤 전반적인 아키텍처 스타일을 사용합니까?
Tacotron 2는 문자를 스펙트로그램 프레임에 매핑하는 데 주의를 기울여 인코더-디코더 시퀀스-시퀀스 모델을 사용합니다.