I detta dokument strävar vi efter att förbättra prestandan hos syntetiserat tal i statistisk parametrisk talsyntes (SPSS) baserad på ett generativt kontraversarialt nätverk (GAN). I synnerhet föreslår vi en ny arkitektur som kombinerar den traditionella akustiska förlustfunktionen och GAN:s diskriminerande förlust inom ramen för ett multi-task learning (MTL). Det genomsnittliga kvadratfelet (MSE) används vanligen för att uppskatta parametrarna för djupa neurala nätverk, som endast beaktar den numeriska skillnaden mellan det råa ljudet och det syntetiserade. För att mildra detta problem introducerar vi GAN som en andra uppgift för att avgöra om inmatningen är ett naturligt tal med specifika villkor. I detta MTL-ramverk förbättrar MSE-optimeringen stabiliteten hos GAN, och samtidigt producerar GAN prover med en distribution närmare naturligt tal. Lyssnande tester visar att multi-task arkitektur kan generera mer naturligt tal som tillfredsställer mänsklig perception än de konventionella metoderna. Index Terms-Statistical parametrisk talsyntes, djupa neurala nätverk, generativt kontraarialt nätverk, villkorligt generativt kontraversarialt nätverk, multi-task lärande
Liknande arbete har också gjorts i REF, där GANs användes för att generera talprover med en distribution nära naturligt tal.
Statistical parametric speech synthesis using generative adversarial networks under a multi-task learning framework
{'venue': '2017 IEEE Automatic Speech Recognition and Understanding Workshop (ASRU)', 'journal': '2017 IEEE Automatic Speech Recognition and Understanding Workshop (ASRU)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}