概述
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。
VITS 端到端语音合成位于音频 AI 工作流程中，可转换语音、音乐和声音以进行通信、可访问性和媒体制作。
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。
掌握 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。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。 VITS 端到端语音合成位于音频 AI 工作流程中，可转换语音、音乐和声音以进行通信、可访问性和媒体制作。为了建立深入的理解，请将 VITS 端到端语音合成视为一种操作模型，而不是单个功能：定义所需的结果，澄清假设，并将系统可以可靠地执行的操作与仍需要专家判断的操作分开。
在实践中，使用 VITS 端到端语音合成的强大团队将质量、延迟和同意视为部署策略中同等重要的部分。他们记录明确的成功标准，根据实际数据和工作流程进行测试，并根据观察到的失败模式而不是一次性基准测试胜利进行迭代。这就是理论理解转变为跨产品、政策和运营的持久能力的地方。
它通过转录、旁白和语音界面提高了可访问性。与此同时，如果未征得同意，语音滥用和冒充风险就会增加。最具弹性的方法是将实验速度与治理规则结合起来：运行试点、捕获证据、发布决策日志，并随着模型行为、用户期望和监管要求的发展不断更新保障措施。
战略影响
它通过转录、旁白和语音界面提高了可访问性。
它通过转录、旁白和语音界面提高了可访问性。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
媒体团队可以用更少的预算更快地交付精美的音频。
媒体团队可以用更少的预算更快地交付精美的音频。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
面向客户的系统可以处理更大规模的语音交互。
面向客户的系统可以处理更大规模的语音交互。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
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。
实施模式
VITS 端到端语音合成实践
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。
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。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
VITS 端到端语音合成实践
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。
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。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
VITS 端到端语音合成实践
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。
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。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
VITS 端到端语音合成实践
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。
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。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
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。
获得语音捕获、克隆和重用的明确同意。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
测试不同扬声器和背景条件下的质量。
测试不同扬声器和背景条件下的质量。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
定义人员必须审查或批准输出的时间。
定义人员必须审查或批准输出的时间。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
标记合成音频并保留来源记录以供问责。
标记合成音频并保留来源记录以供问责。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。