Den nyligen utvecklade WaveNet arkitektur [27] är den nuvarande tekniken i realistisk talsyntes, konsekvent rankas som mer naturligt klingande för många olika språk än något tidigare system. Men eftersom WaveNet bygger på sekventiell generering av ett ljudprov i taget, är den dåligt lämpad för dagens massiva parallella datorer, och därför svårt att distribuera i en realtid produktionsmiljö. Denna uppsats introducerar Probability Density Destillation, en ny metod för att träna ett parallellt feed-forward nätverk från en utbildad WaveNet utan någon betydande skillnad i kvalitet. Det resulterande systemet kan generera högfidelitet talprover på mer än 20 gånger snabbare än realtid, och distribueras online av Google Assistant, inklusive servering flera engelska och japanska röster.
En relaterad studie om realistisk talsyntes är den parallella WaveNet REF.
Parallel WaveNet: Fast High-Fidelity Speech Synthesis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}