VITS 端到端语音合成
VITS 是一种文本转语音模型，可在单个经过训练的系统中将文本直接转换为原始音频波形，跳过通常的两级管道。
概述
By combining variational inference with adversarial training, it produces remarkably natural, expressive speech.
深入探讨
VITS（用于端到端文本转语音的对抗性学习的变分推理）由 Kim、Kong 和 Son 于 2021 年提出，融合了旧系统保持独立的三个想法。条件变分自动编码器 (VAE) 学习语音的潜在表示，归一化流使潜在分布足够灵活以捕获精细的声学细节，并且 GAN 式鉴别器将生成的波形推向真实。至关重要的是，VITS 将声学模型和声码器一起训练，而不是分成两个阶段，从而消除了单独训练模块时导致质量下降的不匹配问题。它还引入了随机持续时间预测器，因此每次都可以用不同的、听起来自然的节奏说出同一个句子。
技术洞察
VITS 通过单调对齐搜索 (MAS) 解决了对齐问题，该搜索在训练期间无需外部对齐器即可找到文本标记和音频帧之间的最佳映射。 VAE 后验是根据实际音频计算的，而以文本为条件的先验则通过标准化流来重塑以匹配它。在推理时，您可以先从文本中采样并直接解码为波形，因此不需要单独的梅尔频谱图和单独的声码器。
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。
VITS 端到端语音合成的未来
VITS 催生了一系列主导开源 TTS 的后继者。 VITS2 简化了架构并提高了自然度，而 YourTTS 和广泛使用的 Coqui XTTS 则扩展了零样本语音克隆和多种语言的方法。预计将继续致力于更轻量级、实时的设备上变体、对资源匮乏语言的更好的多语言覆盖，以及对情感和说话风格的更严格控制，因为端到端设计是一个有吸引力的、易于理解的基础。
现实世界的实施
Coqui TTS 提供基于 VITS 的模型，开发人员可以对其进行微调，以克隆有声读物的特定叙述者的声音。
Raspberry Pi 级硬件上的开源语音助手使用紧凑的 VITS 模型来实现完全离线的语音输出。
语言学习应用程序使用 YourTTS 等多语言 VITS 变体生成自然发音示例。
独立游戏工作室依靠非机器人节奏的随机持续时间预测器来合成各种 NPC 对话台词。
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 VITS End-to-End Speech Synthesis?
VITS 是一种文本转语音模型，可在单个经过训练的系统中将文本直接转换为原始音频波形，跳过通常的两级管道。通过将变分推理与对抗训练相结合，它可以产生非常自然、富有表现力的语音。
缩写 VITS 代表什么？
VITS 代表变分推理和端到端文本到语音的对抗性学习，反映了其三个核心要素。
VITS 和传统 TTS 管道在架构上的主要区别是什么？
VITS 是端到端的：它在一个模型中学习文本到波形，避免单独的声学模型和声码器的不匹配。
VITS 如何学习文本和音频帧之间的对齐方式？
VITS 使用单调对齐搜索在内部发现最佳的文本到框架对齐方式，无需外部对齐器。
为什么 VITS 包含随机持续时间预测器？
随机持续时间预测器可以让同一个句子以不同的自然节奏说出来，避免平淡、机械的节奏。
哪个组件将 VITS 输出推向听起来逼真的音频？
VITS 使用对抗性 (GAN) 训练，其中鉴别器判断波形听起来是否真实，从而提高感知质量。