Tacotron 2.0_tacotron2模型的三个损失函数是如何计算的

Tacotron 2.0模型结构

Tacotron是一个端到端的从文本合成语音的模型，也是典型的encoder2decoder结构。encoder用来将文本特征转化为中间特征（可以类比为phoneme特征吧）；decoder使用自回归的方式，使用中间特征与上一时刻的mel特征输出去生成这一时刻的mel特征。

Encoder

Encoder主要包含Embeding层、三层的1d的卷积层、以及一层双向的LSTM层。

Input为（Batch,L,F）L为文本长度，F为文本特征维度。

1. Embeding层将字母转换为512维词向量。
2. 卷积层：每个卷积层的输出channel为512，kernel为5x1的卷积核，即每层卷积横跨五个字符，后面接上bn层与relu激活函数，通过使用多层的卷积操作来对输入的文本序列进行上下文建模，用来获得上下文特征关系。主要是因为实践中rnn很难捕获长时的依赖

双向的LSTM层：为一层，输出的维度为512，来生成编码特征，编码特征维度为（Batch,L,512）。

Decoder

Decoder是一个包含了一个两层FC的Pre-Net、5层卷积的Post-Net以及包含的位置敏感的注意力机制模块。在训练时Pre-Net采用真实的Mel特征作为输入，进行训练。测试时，上一时刻Linear Projection的输出作为Pre-Net的这一时刻的输入。

1. Pre-Net为两层维度为512的全连接层的网络，作为信息瓶颈层，对学习注意力是必要的。Pre-Net的输入为特定一帧（也可以几帧拼接一下输入）的Mel特征维度为（Batch，D）。D为Mel特征的维度80。输出为（Batch，512）。

2. 将这一时刻Pre-Net的输出与注意力模块输出的上一时刻上下文特征进行拼接操作后，送入到两层的由1024单元组成的LSTM层中，获得LSTM的输出，其特征维度为（Batch，1024）。
3. 将Encoder的输出、步骤2中的LSTM输出、与累加的注意力权重变量（初始化为0）作为注意力机制的输入，并输出这一时刻的注意力权重与这一时刻的上下文特征。其中Encoder的输出可以视为Value、LSTM的输出视为Query、累加的注意力权重变量可以视作位置特征。注意力的具体操作为步骤四
4. 对于注意力，Tacotron2使用的是位置敏感注意力（我看了它引用的那篇注意力得到论文，但是我觉得更像是结合内容与位置的混合注意力机制，并不是单纯的位置注意力）下图为解释：（来自于一个博客，懒得自己码公式了）

对于tanh激活函数里的第一项，其实就是解码器的这一时刻的隐状态做了一个映射（也就是LSTM的输出做了一个映射）；第二项为编码器的隐状态做了一个映射（也就是Encoder的输出做了一个映射）；第三项为累加的注意力权重变量做了一个映射。第一项加第二项相当于基于内容的注意力机制，第二项加第三项相当于基于位置的注意力机制。

这样等于说“使得模型在沿着输入序列向前移动的时候保持前后一致，减少了解码过程中潜在的子序列重复或遗漏”。

    5.在步骤四等到注意力权重后，与Encoder的输出做加权和，等到这一时刻的上下文特征。此时，这一时刻的上下文特征再次与步骤二中的LSTM的输出进行拼接后，经过Linear Projection层的映射后，得到这一时刻的目标频谱帧6

    6.将这一时刻的目标频谱帧经过5层的Post-net来预测一个残差叠加到卷积前的频谱帧上，用以改善频谱重构的整个过程。post-net每层由512个5X1卷积核组成，后接批归一化层，除了最后一层卷积，每层批归一化都用tanh激活。

    7.另外步骤五得到目标频谱帧经过另外一个并行的Linear Projection+sigmoid层，来预测输出序列是否已经完成的概率。

 

损失函数

在Anthea中损失函数共有四项，分别是步骤五与步骤六得到的目标频谱与gt的mse loss项与L1 loss项、步骤七的交叉熵 loss项，以及注意力损失项（目的是为了使注意力排列更加单调）

但是在官方的文档中只有前三项，没有第四项的注意力损失。