End-to-end, autoregressiv modellbaserad TTS har visat betydande prestandaförbättringar jämfört med den konventionella. Den autoregressiva modulutbildningen påverkas dock av exponeringsbiasen eller obalansen mellan de olika fördelningarna av verkliga och förutsedda data. Medan verkliga data finns tillgängliga under utbildning, men vid testning, är endast förutsagda data tillgängliga för att mata den autoregressiva modulen. Genom att införa både verkliga och genererade datasekvenser i utbildningen kan vi lindra effekterna av exponeringsbiasen. Vi föreslår att använda Generative Adversarial Network (GAN) tillsammans med nyckelidén om professor Forcing i utbildning. En discriminator i GAN tränas gemensamt för att utjämna skillnaden mellan verkliga och förutsagda data. I AB subjektiva lyssningstest visar resultaten att det nya tillvägagångssättet föredras framför standardöverföringslärande med en CMOS-förbättring på 0,1. Förutsägbarhetstester på straffnivå visar en signifikant förbättring av ett patologiskt testset. Den GAN-utbildade nya modellen är också mer stabil än baslinjen för att producera bättre anpassningar för Tacotron-utgången.
REF antar professor som tvingar till att minska den exponeringsfördel som orsakas av utbildning med lärardrivning.
A New GAN-based End-to-End TTS Training Algorithm
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}