塔克特隆 2
Tacotron 2 是来自 Google (2017) 的端到端文本转语音系统，可将书面文本直接转换为梅尔频谱图，然后由神经声码器将其转换为逼真的语音。
概述
It produced audio rivaling human recordings on key benchmarks.
深入探讨
Tacotron 2 有两个主要部分。首先，具有注意力的序列到序列网络读取文本字符并逐帧预测梅尔频谱图。编码器将字符转换为隐藏表示，位置敏感的注意机制将文本与音频帧对齐，自回归解码器发出频谱图，而“停止标记”则学习话语何时结束。其次，经过修改的 WaveNet 声码器将梅尔频谱图转换为原始波形。通过以这种方式分解问题，Tacotron 2 通过最少的手工设计从数据中学习韵律、发音和节奏。它的平均意见得分接近专业录音，使其成为自然声音合成的里程碑，并成为后来神经 TTS 的模板。
技术洞察
梅尔频谱图是两个网络之间的巧妙接口：它紧凑且易于注意力模型预测，但又足够丰富，可供声码器重建高保真音频。位置敏感注意力通过考虑先前的对齐来防止重复或跳过单词等常见故障，并且具有学习停止标记的自回归解码器使模型可以优雅地处理可变长度的句子。
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。
Tacotron 2 的未来
Tacotron 2 的两级设计激发了神经 TTS 的浪潮。更快的非自回归后继产品（例如 FastSpeech 2）删除了顺序解码器以提高速度和稳定性，并且 WaveNet 声码器现在经常替换为 HiFi-GAN 或扩散模型。该领域正在朝着完全端到端、多扬声器、富有表现力和零样本的语音克隆系统发展，但 Tacotron 2 仍然是基于频谱图的管道的基础参考。
现实世界的实施
在 Google 的文本转语音产品和助手中提供自然的声音
为有声读物和播客生成富有表现力的旁白
为屏幕阅读器和辅助软件提供语音
作为神经 TTS 管道的研究基线和教学示例
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 Tacotron 2?
Tacotron 2 是来自 Google (2017) 的端到端文本转语音系统，可将书面文本直接转换为梅尔频谱图，然后由神经声码器将其转换为逼真的语音。它产生的音频在关键基准上可与人类录音相媲美。
Tacotron 2 从文本中预测什么中间表示？
Tacotron 2 的序列到序列网络可预测梅尔频谱图，然后由声码器将其转换为音频。
是什么将 Tacotron 2 的频谱图转换为实际波形？
Tacotron 2 将其频谱图预测器与改进的 WaveNet 声码器配对以生成最终的原始音频。
位置敏感注意力有助于防止什么问题？
通过考虑之前的对齐方式，位置敏感的注意力可以减少单词重复或丢失等失败。
Tacotron 2 如何知道何时停止生成话语？
自回归解码器预测停止标记，让模型处理不同长度的句子。
文本到频谱图部分使用什么整体架构风格？
Tacotron 2 使用编码器-解码器序列到序列模型，注意将字符映射到频谱图帧。