Vi presenterar en ny neural text till tal (TTS) metod som kan omvandla text till tal i röster som provtas i det vilda. Till skillnad från andra system, vår lösning kan hantera okonstruerade röstprover och utan att kräva anpassade phonemes eller språkliga funktioner. Nätverksarkitekturen är enklare än i den befintliga litteraturen och bygger på ett nytt bufferarbetsminne. Samma buffert används för att uppskatta uppmärksamheten, beräkna utdataljudet och för att uppdatera själva bufferten. Inmatningsmeningen kodas med hjälp av en sammanhangsfri uppslagningstabell som innehåller en post per tecken eller fonem. Talarna representeras på liknande sätt av en kort vektor som också kan monteras på nya identiteter, även med bara några få prover. Variabilitet i det genererade talet uppnås genom att primera bufferten innan du genererar ljudet. Experimentella resultat på flera datauppsättningar visar på övertygande kapacitet, vilket gör TTS tillgängligt för ett bredare spektrum av tillämpningar. För att främja reproducerbarhet släpper vi vår källkod och modeller 1.
VoiceLoop REF-metoden baseras på en specifik typ av RNN, där en skiftbuffert används för att upprätthålla sammanhanget.
VoiceLoop: Voice Fitting and Synthesis via a Phonological Loop
{'venue': 'ICLR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}