Långsiktiga minnesrecidiverande neurala nätverk (LSTM-RNN) har tillämpats på olika taltillämpningar inklusive akustisk modellering för statistisk parametrisk talsyntes. En av problemen med att tillämpa dem på text-till-tal-tillämpningar är dess inverkan på latensen. För att ta itu med denna oro föreslår detta dokument en låg latent, strömmande talsyntes arkitektur med enkelriktade LSTMRNNs med ett återkommande utdatalager. Användningen av enkelriktad RNN arkitektur tillåter frame-synkron streaming inferens av utgående akustiska funktioner som indata språkliga funktioner. Det återkommande utdataskiktet uppmuntrar till en smidig övergång mellan akustiska funktioner vid på varandra följande ramar. Experimentella resultat i subjektiva hörtester visar att den föreslagna arkitekturen kan syntetisera naturligt klingande tal utan att kräva satsbearbetning på talnivå.
En LSTM med ett återkommande utdatalager föreslås i REF för att jämna ut akustiska funktioner över på varandra följande ramar.
Unidirectional long short-term memory recurrent neural network with recurrent output layer for low-latency speech synthesis
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}