一、FastSpeech概述
class FastSpeech(nn.Module):
def __init__(self, hp):
super().__init__()
self.hp = hp
self.encoder = Encoder(hp)
self.decoder = Decoder(hp)
self.mel_linear = nn.Linear(hp.hidden_size, hp.num_mels * hp.reduction_factor)
self.postnet = Postnet(hp)
def forward(self, texts, text_lens, max_len):
encoder_outputs = self.encoder(texts, text_lens)
mel_outputs = self.decoder(encoder_outputs, max_len)
mel_outputs = self.mel_linear(mel_outputs)
mel_outputs = mel_outputs.view(mel_outputs.size(0), -1, self.hp.num_mels)
mel_outputs_postnet = self.postnet(mel_outputs)
mel_outputs_postnet += mel_outputs
return mel_outputs_postnet
FastSpeech是一种全卷积神经网络模型，具有高效且灵活的特点。FastSpeech的主要贡献是提出了一种用于语音端到端合成的全卷积Transformer，该模型省略了Mel-scale的中间层（Encoder部分），直接从字符级别生成语音输出。FastSpeech生成语音的方法是文本到音频的概率映射（TTS）。FastSpeech的架构与Seq2Seq很相似，易于训练，可以使用普通CPU进行运算。
二、FastSpeech优点
FastSpeech优点如下：
容易训练并且高效
FastSpeech模型采用全卷积的Transformer结构，可以进行端到端的训练，无需逐层的进行再训练。
解码速度快
FastSpeech模型的解码速度很快，可以拥有低延迟的性能。模型框架采用了分散聚合切片技术，可以在较小的GPU上运行，同时使用较少的卷积核和卷积数量。
灵活性好
FastSpeech可以解决语音合成所需的多种任务，例如声学序列预测和语音生成。模型的整个架构都能够执行高质量的声学预测，可以根据任务选择最佳的默认参数。
三、FastSpeech应用
FastSpeech可以被广泛应用于语音语言交互，例如：
辅助设备
FastSpeech可以应用于说话困难者的辅助设备，这些设备需要一个完整和自然的语音表示。FastSpeech在进行语音合成时具有高保真度。
机器人和虚拟助手
FastSpeech可以被机器人和虚拟助手广泛应用于日常生活中，例如，智能手机，语音助手和智能音箱是这些应用领域的常见例子。FastSpeech具有高效、快速和准确的语音合成特性。
各种语音识别应用
FastSpeech是适用于语音识别应用的一个良好的二次呼吸模型。可以通过模型进行语音生成后，再进行语音识别。
四、结论
FastSpeech是一种高效的端到端语音合成算法，采用全卷积Transfomer来进行文本到音频的概率映射(TTS)。FastSpeech具有很多优点，例如容易训练，解码速度快和灵活性好。除此之外，FastSpeech还可以被广泛应用于各种语音识别应用，例如无障碍设施和机器人和虚拟助手。
原创文章，作者：SXQXI，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/368372.html
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