I detta dokument föreslås en effektiv sannolikhetsdensitetsdestilleringsalgoritm (PDD) för WaveNet-baserade parallella vågformssystem (PWG). Nyligen föreslagna ramverk för lärare och studenter i PWG-systemet har framgångsrikt uppnått en generation talsignaler i realtid. Svårigheterna att optimera PDD-kriterierna utan extra förluster leder dock till kvalitetsnedbrytning av syntetiserat tal. För att generera mer naturliga talsignaler inom ramen för lärar-student föreslår vi ett nytt optimeringskriterium baserat på generativa kontradiktoriska nätverk (GAN). I den föreslagna metoden införlivas den omvända autoregressiva flödesbaserade studentmodellen som en generator i GAN-ramen, och optimeras gemensamt av PDD-mekanismen med den föreslagna kontradiktoriska inlärningsmetoden. Eftersom denna process uppmuntrar studenten att modellera fördelningen av realistiska talvågsform, blir det syntetiserade talets perceptuella kvalitet mycket mer naturlig. Våra experimentella resultat verifierar att PWG-systemen med den föreslagna metoden överträffar både dem som använder konventionella metoder, och även autoregressiva genereringssystem med en välutbildad lärare WaveNet.
I vårt tidigare arbete införlivades IAF-studentmodellen som en generator och optimerades gemensamt genom att minimera den kontradiktoriska förlusten tillsammans med Kullback-Leibler divergens (KLD) och extra förluster REF.
Probability density distillation with generative adversarial networks for high-quality parallel waveform generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}