语音合成技术入门之Tacotron
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语音合成TTS
学习李宏毅课程。
输入文字，输出语音。
端到端之前TTS
18世纪就有，能找到demo的是1939年VODER。
就像电子琴一样，用手控制发出不同声音。
到1960年，IBM计算机能合成出歌唱声。
波形拼接
过去最常用的商用语音合成系统：
就是在库里对每个音都存起来，比如说你好吗，就把这三个字的音从数据库里找出来，拼接在一起。
局限性：1. 不自然；2. 要男女声都有，数据库非常大。
随着机器学习的发展，出现了：
参数合成
机器输出概率最大的那个，但概率最大的讲就是均值，所以很长一段都是同样的输出，听起来比较奇怪，但也有人解决这个问题，不过解决方法都很复杂。
后来，进入深度学习时代。
Deep Voice
每个蓝色模块都是基于深度学习的。当时人们只是想到对每个部分进行训练。
如果把上面每个模块都串起来一起train，就是端到端TTS。
端到端TTS
早期端到端TTS
早期人们尝试输入音素，输出如基频，频谱等声学特征，然后用声码器合成。或者输入字，输出声学特征。
Tacotron
而tacotron是最狂的，输入文字，直接输出语谱图，然后就能线性变换到波形。
tacotron字面是什么意思呢？
taco是一种食物，墨西哥卷饼。tron就只是为了增加科技感。
Tacotron结构
Encoder：
把输入的文字转成一组向量。
甚至输入可以有标点符号，让机器学到逗号就是停顿，句号就是结束，感叹号就很惊讶的样子等等。
- Pre-net：就是几层全连接的神经网络。
- CBHG：一个比较复杂的模块。（CB就是Conv Bank；H就是Highway layers ；G就是GRU）
为什么要用CBHG，可以不用吗？
可以，v2版本就没用了。
Attention
文字和声音要有个对应的顺序。
哪段文本，对用声音的哪段语谱。这个对应关系的建模就用attention机制，如下图，如果是左边很好的一条对角线，就说明结果比较好，右边的比较模糊，说明模型有问题。
Decoder
将encoder编码的向量，解码成语谱。注意，Decoder每次会输出好几个向量（why？因为语音信号比较长，一个向量才几毫秒，太短了，多输出几个减少运算量）。第一代里r=3或5。第二代r=1。
Decoder整体结构如下，如何判断句子结束呢？把RNN接上一个二分类器，输出小于0.5就继续，大于0.5就结束。
训练的时候，输入有正确答案，测试的时候没有，导致mismatch。但有个dropout机制，在训练的时候模拟出错的情况。
Post processing
在第一代里是CBHG模块，第二代里就是一堆卷积。
后处理的神经网络作用：
Non-causal，就是可以看整段向量是什么。
对Decoder输出的向量做检查修正。
Tacotron系统好坏？
可以看到第二代很强，一个关键原因是换成了神经网络声码器。
有个很重要的发现：
Tacotron在推理阶段要加dropout！！！
为什么呢？一般dropout在训练时用，推理时要去掉。但Tacotron推理要是不用的话压根出不来人声。目前还没有好的解释为什么。
Tacotron之后
问题一：
tacotron的音质已经接近真人，但会拼错字。
为什么呢？
语料库的词汇不够。目前最大的语料库如LibriTTS，有585小时语音，但包含的词汇量不到十万个。所以tacotron看到新词，就会念错。
解决法1：输入从文字word换成音素phoneme。
把正确发音加入词典中。
解决法2：把文法信息也输入进去。
解决法3：把Bert embdding作为输入。
BERT能把每个词汇抽出它的表示（包含丰富语义信息）
问题二：对齐问题
Attention
纵轴：encoder输出
横轴：decoder输出
最好是一条对角线。
在训练时的loss上多加一个正则项，用来制约，即有禁止进入的区域。
Guided Attention：
单调Attention：
这种要求Attention必须由左向右。
定位意识Attention：
在语音识别中也有。
还有很多其他方法。
GMMv2b，DCA等。训练的时候用时间<10sec的句子，推理的时候用长句子，随句子越长，很多attention崩塌了。
还有这篇文章，只在推理阶段mask，从Speaker Embedding中得到位置编码。
Fast Speech
需要ground truth,知道每个音素character对应哪段mel-spe。那这个对应关系怎么得到呢？
先训个tacotron，根据attention得到这个对应。理论上，也可以用个语音识别系统ASR，做下force alignment。
重读，漏读，错读，Fast Speech相比好很多。
难道Tacotron效果就这么差？其实也没这么夸张，如果推理数据和训练数据类型差不多的话，它就会有好的表现，作者故意找了50句对语音合成有挑战的句子：
Dual Learning: ASR & TTS
把这两个接在一起，可以互相增进彼此能力。
Controllable TTS
Speech：关注说什么，怎么说，谁在说。
如果想让机器输出抑扬顿挫的话，给机器一个reference的语音，形象一点，教机器请你跟我这样说。和语音转换，它们的训练方法很类似。
怎么训练 Controllable TTS?
输入一段文字，一段reference的语音，端到端的训练。
但是存在的问题是：
这个Model可看作autoencoder。如果机器学学到reference的语音和目标语音是一模一样的，就可以最小化误差。然后它就不管文字是什么，直接复制referenc的语音就可以啦。你想让它说hello，结果它直接复制了I love you的语音内容，这显然不是我们想要的。
那怎么才能让Model只抽取reference语音的语者信息？
法1：Speaker Embedding
用个预训练模型，输出的向量只包含语者信息，训TTS Model时，就固定住这个预训练模型。就只需要少量的refenrence 语音。
法2：GST-Tacotron
GST = Global style tokens
特征提取网络输出一个向量，把这一个向量复制，长度和Encoder输出的向量长度一样。然后，有人把这两组向量拼接，有人相加（结果差不多），再做一下attention，就和原来tacotron一样。
问题是，特征提取怎么保证不抽取说话人信息？
做了如下设计。
首先特征提取网络里有个encoder，其输出一个向量，作为Attention的权重，特征提取网络参数的一部分vector set，把它两想乘相加，得到最终的一个输出向量。
怎么保证特征提取网络输出的就是style的tokens，而不是说话人呢？因为谷歌当时训练的时候只输入了单一人的音频，所以没有语者信息。
人们发现，vector set里面的每个token，对应着音高，语速等等的变化，可以手调weight。
比如下图，Token A代表语速，Token B代表戏剧化，通过调attention weight，高低起伏越来越大。
法3：Two-stage Training
训练的时候就输入文本内容和reference语音内容不一样。
但问题是，不知道ground truth应该长什么样？
后面接个ASR系统。有点像GAN。可以保证输出的内容是想要的。
如果TTS和ASR都是端到端Attention的，就像他们的Attention一致，可以作为训练目标。
Tacotron2实战
理论
2017年谷歌提出。
输入：文本T
输出：梅尔语谱特征F
训练时，额外输入声学特征（梅尔语谱），叫作force teaching。测试时，就不需要了，直接将上一时刻的输出作为输入。
那训练时能不能不要额外输入声学特征，直接用上一时刻输出？也可以，但效果不太好。
这个网络的缺点？就是context固定。后面引入了Attention。
Tacotron2具体结构：（推理过程）
