塔克特隆 2
Tacotron 2 是來自 Google (2017) 的端對端文字轉語音系統，可將書面文字直接轉換為梅爾頻譜圖，然後由神經聲碼器將其轉換為逼真的語音。
概述
It produced audio rivaling human recordings on key benchmarks.
深入探討
Tacotron 2 有兩個主要部分。首先，具有註意力的序列到序列網路讀取文字字元並逐幀預測梅爾頻譜圖。編碼器將字元轉換為隱藏表示，位置敏感的注意機制將文字與音訊幀對齊，自回歸解碼器發出頻譜圖，而「停止標記」則學習話語何時結束。其次，經過修改的 WaveNet 聲碼器將梅爾頻譜圖轉換為原始波形。透過以這種方式分解問題，Tacotron 2 透過最少的手工設計從數據中學習韻律、發音和節奏。它的平均意見得分接近專業錄音，使其成為自然聲音合成的里程碑，並成為後來神經 TTS 的模板。
技術洞察
梅爾頻譜圖是兩個網路之間的巧妙介面：它緊湊且易於注意力模型預測，但又足夠豐富，可供聲碼器重建高保真音訊。位置敏感注意力透過考慮先前的對齊來防止重複或跳過單字等常見故障，並且具有學習停止標記的自回歸解碼器使模型可以優雅地處理可變長度的句子。
戰略影響
交通與覆蓋範圍
它透過轉錄、旁白和語音介面提高了可訪問性。
成本與預算
媒體團隊可以用更少的預算更快地交付精美的音訊。
速度與規模
面向客戶的系統可以處理更大規模的語音互動。
Tacotron 2 的未來
Tacotron 2 的兩級設計激發了神經 TTS 的浪潮。更快的非自回歸後繼產品（例如 FastSpeech 2）刪除了順序解碼器以提高速度和穩定性，而 WaveNet 聲碼器現在經常替換為 HiFi-GAN 或擴散模型。該領域正在朝著完全端到端、多揚聲器、富有表現力和零樣本的語音克隆系統發展，但 Tacotron 2 仍然是基於頻譜圖的管道的基礎參考。
現實世界的實施
在 Google 的文字轉語音產品和助理中提供自然的聲音
為有聲書和播客生成富有表現力的旁白
為螢幕閱讀器和輔助軟體提供語音
作為神經 TTS 管道的研究基線和教學範例
風險與防護欄
如果未徵得同意，語音濫用和冒充風險就會增加。
由於口音、方言或嘈雜的環境，準確性可能會下降。
如果沒有明確的標籤，合成音訊可能會被誤認為是真實的語音。
實施路線圖
獲得語音捕獲、克隆和重用的明確同意。
測試不同揚聲器和背景條件下的品質。
定義人員必須審查或批准輸出的時間。
標記合成音訊並保留來源記錄以供問責。
不斷探索
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常見問題
What is Tacotron 2?
Tacotron 2 是來自 Google (2017) 的端對端文字轉語音系統，可將書面文字直接轉換為梅爾頻譜圖，然後由神經聲碼器將其轉換為逼真的語音。它產生的音訊在關鍵基準上可與人類錄音相媲美。
Tacotron 2 從文本預測什麼中間表示？
Tacotron 2 的序列到序列網路可預測梅爾頻譜圖，然後由聲碼器轉換為音訊。
是什麼將 Tacotron 2 的頻譜圖轉換為實際波形？
Tacotron 2 將其頻譜圖預測器與改進的 WaveNet 聲碼器配對以產生最終的原始音訊。
位置敏感注意力有助於防止什麼問題？
透過考慮先前的對齊方式，位置敏感的注意力可以減少單字重複或丟失等失敗。
Tacotron 2 如何知道何時停止生成話語？
自迴歸解碼器預測停止標記，讓模型處理不同長度的句子。
文字到頻譜圖部分使用什麼整體架構風格？
Tacotron 2 使用編碼器-解碼器序列到序列模型，注意將字元對應到頻譜圖幀。