Описание
FastSpeech 2 представляет собой значительный прорыв в области неавторегрессивных технологий преобразования текста в речь (TTS), развивая достижения своего предшественника, FastSpeech. В то время как FastSpeech обеспечивал более быструю синтезацию по сравнению с авторегрессивными моделями, он полагался на сложный и трудоемкий конвейер дистилляции учителя и ученика. Этот процесс, наряду с точностью предсказания длительности и потенциальной потерей информации при упрощении данных, ограничивал достижимое качество голоса.
Читать далее
FastSpeech 2 устраняет эти ограничения, применяя более прямой подход к обучению. Вместо того чтобы полагаться на дистиллированный вывод модели-учителя, он обучается непосредственно на целевых данных из истинных источников. Важно отметить, что он вводит дополнительную информацию о вариативности в качестве условных входных данных, включая высоту тона, энергию и более точные предсказания длительности. Эти извлеченные признаки используются во время обучения и предсказываются во время инференса, что позволяет модели лучше улавливать нюансы человеческой речи и решать присущую TTS проблему отображения «один ко многим», когда один текст может соответствовать нескольким вариациям речи.
Дальнейшие инновации представлены в FastSpeech 2s, который первым начал прямое параллельное генерирование речевых сигналов из текста. Эта полностью сквозная возможность инференса значительно повышает скорость синтеза. Экспериментальные результаты показывают, что FastSpeech 2 достигает трехкратного увеличения скорости обучения по сравнению с FastSpeech, а FastSpeech 2s обеспечивает еще более быструю синтезацию. По качеству голоса как FastSpeech 2, так и 2s превосходят FastSpeech, причем FastSpeech 2 даже превосходит качество традиционных авторегрессивных моделей.
Архитектура модели позволяет напрямую интегрировать акустические признаки, что приводит к более выразительной и естественной речи. Это делает ее подходящей для широкого спектра приложений, требующих высококачественной и быстрой синтезации речи. Возможность контролировать и предсказывать вариации высоты тона и энергии открывает возможности для более динамичных и настраиваемых голосовых выводов, выходя за рамки статической генерации речи.
- КатегорияИИ-модели и LLM
- РазвёртываниеОблако
- ПлатформыВеб
Главное о FastSpeech 2
Сквозной синтез текста в речь
Неавторегрессивная архитектура модели
Прямое обучение на истинных целевых данных
Включает высоту тона и энергию в качестве условных входных данных
Предсказывает длительность, высоту тона и энергию для инференса
Достигает 3-кратного ускорения обучения по сравнению с FastSpeech
FastSpeech 2s обеспечивает полностью сквозное параллельное генерирование сигналов
Превосходит FastSpeech по качеству голоса
Может превосходить авторегрессивные модели по качеству голоса
Использует Parallel WaveGAN (PWG) в качестве вокодера для аудиопримеров
Уменьшает фоновый шум с помощью спектрального вычитания
Начало работы с FastSpeech 2
Доступ к модели: Получите веса и код модели FastSpeech 2.
Настройка среды: Настройте необходимый фреймворк глубокого обучения и зависимости.
Подготовка данных: Соберите и предварительно обработайте текстовые и соответствующие аудиоданные.
Обучение модели: Обучите FastSpeech 2, используя истинные целевые данные и извлеченные акустические признаки.
Интеграция через API: Реализуйте обученную модель для инференса в вашем приложении.
Оптимизация инференса: Используйте FastSpeech 2s для более быстрого, полностью сквозного генерирования речи.
Варианты использования FastSpeech 2
- Высококачественный синтез речи
- Быстрое обучение TTS
- Разработка голосовых помощников
- Создание контента
- Инструменты доступности
- Генерация речи в реальном времени
