并行 WaveGAN 声码器
Parallel WaveGAN 是一种快速神经声码器，它使用小型 GAN 将梅尔频谱图转换为原始音频波形，同时生成所有样本。
概述
It matters because it gives near-real-time, high-quality speech with a compact model.
深入探讨
声码器是 TTS 管道的最后阶段：它将声学特征图（通常是梅尔频谱图）转换为您听到的实际声波。 Parallel WaveGAN 由 Yamamoto、Song 和 Kim 在 2019 年提出，通过训练为生成对抗网络的非自回归 WaveNet 式生成器来实现这一点。它不像原始 WaveNet 那样一次预测一个音频样本，而是并行生成整个波形，从而使其速度大大加快。其关键配方将对抗性损失与多分辨率短时傅里叶变换（STFT）损失相结合，因此该模型在多个时间和频率尺度上匹配真实信号。结果是一个微型生成器（大约 140 万个参数），其运行速度比 GPU 上的实时运行速度快很多倍。
技术洞察
生成器是一个以梅尔频谱图和噪声输入为条件的扩张卷积网络，将噪声和特征直接映射到样本。联合训练可最大限度地减少多分辨率 STFT 损失（通过比较多个 FFT 大小和跳跃长度的幅度谱图来计算）以及鉴别器判断真实性的对抗性损失。 STFT 术语可以稳定并加速对抗训练，无需蒸馏即可捕获精细细节和宽光谱形状。
战略影响
交通与覆盖范围
它通过转录、旁白和语音界面提高了可访问性。
成本与预算
媒体团队可以用更少的预算更快地交付精美的音频。
速度与规模
面向客户的系统可以处理更大规模的语音交互。
并行 WaveGAN 声码器的未来
Parallel WaveGAN 帮助将 GAN 声码器确立为实际的默认设置，其多分辨率 STFT 损失现在出现在 HiFi-GAN 和许多流媒体系统等后续产品中。该轨迹指向用于设备上助手、助听器和实时语音转换的更小、更低延迟的声码器，以及适用于看不见的说话者的通用声码器。期待与端到端 TTS 的更紧密集成以及在移动和嵌入式芯片上的高效部署。
现实世界的实施
移动语音助手中的实时语音输出，其中延迟和模型大小很重要
用作与 Tacotron 2 或 FastSpeech 等声学模型配对的波形发生器
设备上的文本转语音功能，用于不依赖云的辅助工具
语音转换系统可将转换后的频谱图重新合成为自然的音频
风险与防护栏
如果未征得同意，语音滥用和冒充风险就会增加。
由于口音、方言或嘈杂的环境，准确性可能会下降。
如果没有明确的标签，合成音频可能会被误认为是真实的语音。
实施路线图
获得语音捕获、克隆和重用的明确同意。
测试不同扬声器和背景条件下的质量。
定义人员必须审查或批准输出的时间。
标记合成音频并保留来源记录以供问责。
不断探索
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常见问题
What is Parallel WaveGAN Vocoder?
Parallel WaveGAN 是一种快速神经声码器，它使用小型 GAN 将梅尔频谱图转换为原始音频波形，同时生成所有样本。这很重要，因为它通过紧凑的模型提供近乎实时的高质量语音。
像 Parallel WaveGAN 这样的声码器的工作是什么？
声码器是 TTS 的最后阶段，它根据梅尔声谱图等声学特征合成实际声波。
与原始 WaveNet 相比，Parallel WaveGAN 如何生成音频样本？
Parallel WaveGAN 是非自回归的，可以一次性生成整个波形，而不是逐个采样，这使得速度更快。
除了对抗性损失之外，哪些损失是 Parallel WaveGAN 的核心？
它将对抗性损失与多分辨率 STFT 损失相结合，比较多个尺度的频谱图幅度。
Parallel WaveGAN 生成器使用什么架构？
生成器是一个类似 WaveNet 的网络，由扩张卷积构建而成，以梅尔频谱图和噪声为条件。
为什么 Parallel WaveGAN 对部署具有吸引力？
它具有大约 140 万个参数，体积小，运行速度比实时快很多倍，非常适合在设备上使用。