I detta dokument föreslås en framåtblickande metod för sekvens-till-sekvens akustisk modellering av talsyntes. Denna metod motiveras av karaktären av monoton justering från telefonsekvenser till akustiska sekvenser. Endast de inställningsvägar som uppfyller det monotona tillståndet beaktas vid varje dekodertidsteg. Den modifierade uppmärksamhet sannolikheter vid varje timestep beräknas rekursivt med hjälp av en framåt algoritm. En övergångsagent för framtida uppmärksamhet föreslås vidare, vilket hjälper uppmärksamhetsmekanismen att fatta beslut om att gå framåt eller stanna vid varje dekodertidsteg. Experimentella resultat visar att den föreslagna framåtuppmärksamhetsmetoden uppnår snabbare konvergenshastighet och högre stabilitet än referensuppmärksamhetsmetoden. Dessutom, metoden för framåt uppmärksamhet med övergångsagent kan också bidra till att förbättra naturligheten av syntetiskt tal och kontrollera hastigheten på syntetiskt tal effektivt.
I REF, en framåt uppmärksamhet metod baserad på Tacotron föreslås för kinesiska TTS, som lär sig mono- tonic anpassning från telefonsekvenser till akustiska sekvenser och förbättrar naturligheten av syntetiskt tal.
Forward Attention in Sequence-to-sequence Acoustic Modelling for Speech Synthesis
{'venue': 'IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (2018) 4789-4793', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}