概述
其原论文描述了因果扩张卷积、量化样本的分类分布，以及根据语言和说话人特征进行条件语音生成。
深入探讨
WaveNet generates raw audio one sample at a time. The original paper uses causal dilated convolutions and an 8-bit µ-law representation with a categorical distribution over 256 possible values. In conditional speech synthesis, linguistic and speaker features can condition the waveform generation. The paper reports results in its own speech and music experiments; it does not establish current product adoption or universal use in accessibility, singing or music generation.
现实世界的实施
使用先前的样本作为上下文，按顺序对波形样本进行建模。
使用因果扩张卷积来扩大感受野。
Predicting a categorical distribution over 256 µ-law-quantized sample values.
在论文的 TTS 设置中，根据语言和说话人特征生成语音波形。
WaveNet 的未来
在预期的音频任务和硬件上评估原始模型。诸如并行声码器或循环声码器之类的前期系统需要其自身的原始来源证据；不要从 WaveNet 论文中推断当前的产品路线图。
付诸实践
为什么这很重要
- 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。
留意
- 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。
后续步骤
- 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
常见问题
什么是 WaveNet？
WaveNet 是一种用于原始音频波形的自回归模型。其原论文描述了因果扩张卷积、量化样本的分类分布，以及根据语言和说话人特征进行条件语音生成。
WaveNet 如何生成音频？
WaveNet 是自回归的：它根据之前的样本来预测每个音频样本。
WaveNet 的关键卷积创新是什么？
扩张因果卷积使网络能够有效地覆盖数千个过去的样本，同时仅向后查看时间。
最初的 WaveNet 是如何表示用于预测的量化波形样本的？
The original WaveNet paper uses 8-bit µ-law companding and predicts a categorical distribution over 256 quantized audio values at each step.
最初的 WaveNet 的主要实际缺点是什么？
由于每个样本都依赖于之前的样本，因此生成是连续的，因此速度很慢，这激励了 Parallel WaveNet 和其他后继者。
在 WaveNet 论文中描述的语音合成实验中，该模型生成了什么？
WaveNet 论文使用条件 WaveNet 从语言和说话人条件特征生成原始语音波形；它并不将语谱图作为最终输出。