VITS 端對端語音合成
VITS 是一種文字轉語音模型，可在單一經過訓練的系統中將文字直接轉換為原始音訊波形，跳過通常的兩級管道。
概述
By combining variational inference with adversarial training, it produces remarkably natural, expressive speech.
深入探討
VITS（用於端對端文字轉語音的對抗性學習的變分推理）由 Kim、Kong 和 Son 於 2021 年提出，融合了舊系統保持獨立的三個想法。條件變分自動編碼器 (VAE) 學習語音的潛在表示，歸一化流使潛在分佈足夠靈活以捕獲精細的聲學細節，並且 GAN 式鑑別器將生成的波形推向真實。至關重要的是，VITS 將聲學模型和聲碼器一起訓練，而不是分成兩個階段，從而消除了單獨訓練模組時導致品質下降的不匹配問題。它還引入了隨機持續時間預測器，因此每次都可以用不同的、聽起來自然的節奏說出同一個句子。
技術洞察
VITS 透過單調對齊搜尋 (MAS) 解決了對齊問題，該搜尋在訓練期間無需外部對齊器即可找到文字標記和音訊幀之間的最佳映射。 VAE 後驗是根據實際音訊計算的，而以文字為條件的先驗則透過標準化流來重塑以匹配它。在推理時，您可以先從文字中取樣並直接解碼為波形，因此不需要單獨的梅爾頻譜圖和單獨的聲碼器。
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。
VITS 端對端語音合成的未來
VITS 催生了一系列主導開源 TTS 的後繼者。 VITS2 簡化了架構並提高了自然度，而 YourTTS 和廣泛使用的 Coqui XTTS 則擴展了零樣本語音複製和多種語言的方法。預計將繼續致力於更輕量級、即時的設備上變體、對資源匱乏語言的更好的多語言覆蓋，以及對情感和說話風格的更嚴格控制，因為端到端設計是一個有吸引力的、易於理解的基礎。
現實世界的實施
Coqui TTS 提供基於 VITS 的模型，開發人員可以對其進行微調，以複製有聲書的特定敘述者的聲音。
Raspberry Pi 級硬體上的開源語音助理使用緊湊的 VITS 模型來實現完全離線的語音輸出。
語言學習應用程式使用 YourTTS 等多語言 VITS 變體產生自然發音範例。
獨立遊戲工作室依靠非機器人節奏的隨機持續時間預測器來合成各種 NPC 對話台詞。
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 VITS End-to-End Speech Synthesis?
VITS 是一種文字轉語音模型，可在單一經過訓練的系統中將文字直接轉換為原始音訊波形，跳過通常的兩級管道。透過將變分推理與對抗訓練結合，它可以產生非常自然、富有表現力的語音。
縮寫 VITS 代表什麼？
VITS 代表變分推理和端到端文字到語音的對抗性學習，反映了其三個核心要素。
VITS 和傳統 TTS 管道在架構上的主要差異是什麼？
VITS 是端到端的：它在一個模型中學習文字到波形，避免單獨的聲學模型和聲碼器的不匹配。
VITS 如何學習文字和音訊框架之間的對齊方式？
VITS 使用單調對齊搜尋在內部發現最佳的文字到框架對齊方式，而無需外部對齊器。
為什麼 VITS 包含隨機持續時間預測器？
隨機持續時間預測器可以讓同一個句子以不同的自然節奏說出來，避免平淡、機械的節奏。
哪個組件將 VITS 輸出推向聽起來逼真的音訊？
VITS 使用對抗性 (GAN) 訓練，其中鑑別器判斷波形聽起來是否真實，從而提高感知品質。