语音合成概述_语音合成是什么

一、语音合成概述

语音合成，又称文语转换(Text To Speech, TTS)，是一种可以将任意输入文本转换成相应语音的技术。

传统的语音合成系统通常包括前端和后端两个模块。前端模块主要是对输入文本进行分析，提取后端模块所需要的语言学信息，对于中文合成系统而言，前端模块一般包含文本正则化、分词、词性预测、多音字消歧、韵律预测等子模块。后端模块根据前端分析结果，通过一定的方法生成语音波形，后端系统一般分为基于统计参数建模的语音合成(或称参数合成)以及基于单元挑选和波形拼接的语音合成(或称拼接合成)。

对于后端系统中的参数合成而言，该方法在训练阶段对语言声学特征、时长信息进行上下文相关建模，在合成阶段通过时长模型和声学模型预测声学特征参数，对声学特征参数做后处理，最终通过声码器恢复语音波形。该方法可以在语音库相对较小的情况下，得到较为稳定的合成效果。缺点在于统计建模带来的声学特征参数“过平滑”问题，以及声码器对音质的损伤。

对于后端系统中的拼接合成而言，训练阶段与参数合成基本相同，在合成阶段通过模型计算代价来指导单元挑选，采用动态规划算法选出最优单元序列，再对选出的单元进行能量规整和波形拼接。拼接合成直接使用真实的语音片段，可以最大限度保留语音音质；缺点是需要的音库一般较大，而且无法保证领域外文本的合成效果。

传统的语音合成系统，都是相对复杂的系统，比如，前端系统需要较强的语言学背景，并且不同语言的语言学知识还差异明显，因此需要特定领域的专家支持。后端模块中的参数系统需要对语音的发声机理有一定的了解，由于传统的参数系统建模时存在信息损失，限制了合成语音表现力的进一步提升。而同为后端系统的拼接系统则对语音数据库要求较高，同时需要人工介入制定很多挑选规则和参数。

这些都促使端到端语音合成的出现。端到端合成系统直接输入文本或者注音字符，系统直接输出音频波形。端到端系统降低了对语言学知识的要求，可以很方便在不同语种上复制，批量实现几十种甚至更多语种的合成系统。并且端到端语音合成系统表现出强大丰富的发音风格和韵律表现力。

二、语音合成需求

尽管风格单一的TTS（通常是中性的说话风格）正接近人类专家录音的最高质量，但对表达性语音合成的`兴趣也在不断提高`。
VAE GAN是一种可以以无监督的方式学习复杂分布的生成模型，特别是，对潜在变量进行显式建模的VAE已成为最受欢迎的方法之一。为简单起见，与韵律相关的表达（情感和意图），用说话风格（Speaking style）来表示。
1
2

三、Variational Autoencoder

AE目标是使输入和输出图片的差异性最小，这也使得自编码器生成的图片多与输入相似，无法生成“新"的图片，2013年提出了新的生成模型——变分自编码

VAE中的编码器，对于每个隐性参数他不会去只生成固定的一个数，而是会产生一个置信值的分布区间，这是一种连续的表达方式，通过采样，我们就可以获得许多从来没有见过的数据了

三、关键技术

1.Wavenet

Tacotron能够将注音字符解压为频谱，需要声码器将频谱还原成波形。在Tacotron中，作者使用Griffin-Lim算法，从Linear-Spectrum中恢复相位，再通过短时傅里叶变换ISTFT还原出波形。Griffin-Lim算法简单，但是速度慢，很难做到实时。而且通过Griffin-Lim生成波形过于平滑，空洞较多，听感不佳。经过Tacotron2，可以看到，可利用采样点自回归模型提高合成质量。主要的采样点自回归模型有：1)SampleRNN; 2)WaveNet; 3)WaveRNN。这里以WaveNet为例。

上图描述了WaveNet这类采样点自回归模型的工作方式。模型输入若干历史采样点，输出下一采样点的预测值，也即是根据历史预测未来。这种工作方式和语言模型很像，只不过音频采样点自回归更难而已，需要考虑更长的历史信息才能够保证足够的预测准确率。

WaveNet是基于CNN的采样点自回归模型，由于CNN结构限制，为了解决长距离依赖问题，必须想办法扩大感受野，但扩大感受野又会增加参数数量，为了在扩大感受野和参数数量中寻求平衡，作者引入了所谓的“扩展卷积”。“扩展卷积”又称“空洞卷积”，就是在计算卷积时跨越若干个点，WaveNet堆叠多层一维扩展卷积，卷积核宽度为2，感受野随着层数的升高而逐渐增大。可以想象，通过这种结构，CNN感受野随着层数的增多而指数级增大。

训练好WaveNet，就可以合成语音波形了。但是由于没有添加语义信息，所以现在的WaveNet生成的波形完全是鹦鹉学舌。所以可以使用Tacotron生成的Mel-Spectrum作为输入，为其添加语义信息。由于采样点长度和Mel-Spectrum长度不匹配，需要想办法将长度对齐，完成这一目标有两种方法：一种是将Mel-Spectrum反卷积上采样到采样点长度，另一种是将Mel-Spectrum直接复制上采样到采样点长度。两种方法差异很小，为了保证模型尽量简洁，故而采用第二种方法。

2.Tacotron&Tacotron-2

真正意义上的端到端语音合成系统，输入文本(或注音字符)，输出语音。
论文地址
结构为：Encoder -> Attention -> Decoder -> Post-processing -> Griffin-Lim转为声音波形。

Tacotron优势在于：减少特征工程，只需输入注音字符(或文本)，即可输出声音波形，所有特征模型自行学习；方便各种条件的添加，如语种、音色、情感等；避免多模块误差累积

Tacotron缺陷：模型除错难，人为干预能力差，对于部分文本发音出错，很难人为纠正；端到端不彻底，Tacotron实际输出梅尔频谱(Mel-Spectrum)，之后再利用Griffin-Lim这样的声码器将其转化为最终的语音波形，而Griffin-Lim造成了音质瓶颈。

Tacotron2主要改进是简化了模型，去掉了复杂的CBHG结构，并且更新了Attention机制，从而提高了对齐稳定性。

上图为Tacotron在paper中的总体结构，黄色为“输入”，绿色为“输出”，蓝色为“网络”。网络分为4部分，左侧为Encoder，中间为Attention，右下为Decoder，右上为Post-processing。其中，Encoder和Post-processing都包含一个称为CBHG的结构。所谓CBHG即为：1-D convolution bank + highway network + bidirectional GRU，如下图所示。

CBHG的网络结构如蓝色框所示，由一维卷积滤波器组，Highway网络和一个双向GRU组成，CBHG是一种强大的网络，常被用来提取序列特征。

Encoder、Attention和Decoder构成了经典的seq2seq结构，因此Tacotron是一种seq2seq+post-processing的混合网络。

input: 为了避免各种语言的多音字，未录入词发音等问题，Tacotron通常将注音字符作为输入，例如中文可将“拼音”作为输入。这里有个很好用的汉字转拼音的python库：python-pinyin

Output: 根据不同用途，Tacotron可以输出Linear-Spectrum或者Mel-Spectrum两种频谱。如果使用Griffin-Lim作为频谱转波形的声码器(Vocoder)，需要Tacotron输出Linear-Spectrum；如果使用WaveNet作为声码器，则Tacotron需要输出Linear-Spectrum或者Mel-Spectrum均可，但Mel-Spectrum的计算代价更小。在Tacotron2中，作者使用了80维的Mel-Spectrum作为WaveNet声码器的输入。

Seq2seq: seq2seq是学习序列到序列的模型，在机器翻译NMT等领域应用广泛。Tacotron套用了该框架。在seq2seq模块中，输入注音字符，输出Mel-Spectrum序列。引入低维Mel-Spectrum的目的在于帮助Attention收敛。该seq2seq模块中还包括了引入CBHG模块，Decoder模块每一时刻同时输出多帧等tricks。

Post-processing: 在Tacotron+WaveNet框架下，由Tacotron输入注音字符，输出频谱；WaveNet输入频谱，输出波形。post-processing模块加在Tacotron和WaveNet之间，主要目的在于串联多个帧，提高生成质量。seq2seq框架决定了Decoder只能看到前面若干帧，而对后面一无所知。但post-processing可以向前向后观测若干帧，参考信息更多，因此生成质量更高。下图中，上面为不加post-processing的声谱图，下面是加了post-processing的声谱图(横轴是离散傅里叶变换DFT)。可以明显看到，加了post-processing模块的声谱图更为清晰、锐利，特别是在低频部分，合成效果更好些。

3.Tacotron + WaveNet

可以参考基于Tacotron汉语语音合成的开源实践动手训练一个Tacotron模型。

上图为Tacotron的92k步时的对齐情况，表征的是编码器序列(文本，纵轴)和解码器序列（声谱，横轴）是否对应起来。观察训练是否达到预期的条件有两个：1)是否收敛，在上图中即为文本和声谱是否对齐，图中像素点越亮，对齐情况越好；2)loss值低于某阈值，loss值在0.07附近，表明效果已经比较好了。与之对应的，下图为Tacotron的140k步时的对齐情况，像素点模糊，loss值为0.086，训练效果并不好。

参考文献

1.https://www.cnblogs.com/mengnan/p/9474111.html地址
2.