詳解FastSpeech： 自然語音合成模型

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是一種全卷積神經網絡模型，具有高效且靈活的特點。FastSpeech的主要貢獻是提出了一種用於語音端到端合成的全卷積Transformer，該模型省略了Mel-scale的中間層（Encoder部分），直接從字符級別生成語音輸出。FastSpeech生成語音的方法是文本到音頻的概率映射（TTS）。FastSpeech的架構與Seq2Seq很相似，易於訓練，可以使用普通CPU進行運算。

二、FastSpeech優點

FastSpeech優點如下：

容易訓練並且高效

FastSpeech模型採用全卷積的Transformer結構，可以進行端到端的訓練，無需逐層的進行再訓練。

解碼速度快

FastSpeech模型的解碼速度很快，可以擁有低延遲的性能。模型框架採用了分散聚合切片技術，可以在較小的GPU上運行，同時使用較少的卷積核和卷積數量。

靈活性好

FastSpeech可以解決語音合成所需的多種任務，例如聲學序列預測和語音生成。模型的整個架構都能夠執行高質量的聲學預測，可以根據任務選擇最佳的默認參數。

三、FastSpeech應用

FastSpeech可以被廣泛應用於語音語言交互，例如：

輔助設備

FastSpeech可以應用於說話困難者的輔助設備，這些設備需要一個完整和自然的語音表示。FastSpeech在進行語音合成時具有高保真度。

機械人和虛擬助手

FastSpeech可以被機械人和虛擬助手廣泛應用於日常生活中，例如，智能手機，語音助手和智能音箱是這些應用領域的常見例子。FastSpeech具有高效、快速和準確的語音合成特性。

各種語音識別應用

FastSpeech是適用於語音識別應用的一個良好的二次呼吸模型。可以通過模型進行語音生成後，再進行語音識別。

四、結論

FastSpeech是一種高效的端到端語音合成算法，採用全卷積Transfomer來進行文本到音頻的概率映射(TTS)。FastSpeech具有很多優點，例如容易訓練，解碼速度快和靈活性好。除此之外，FastSpeech還可以被廣泛應用於各種語音識別應用，例如無障礙設施和機械人和虛擬助手。