Vi presenterar Deep Voice, ett högkvalitativt text-till-tal-system byggt helt från djupa neurala nätverk. Djup röst lägger grunden för verklig end-to-end neural talsyntes. Systemet består av fem stora byggstenar: en segmenteringsmodell för lokalisering av fonemgränser, en grafeme-tophoneme konverteringsmodell, en fonem varaktighet förutsägelse modell, en grundläggande frekvens förutsägelse modell, och en ljudsyntes modell. För segmenteringsmodellen föreslår vi ett nytt sätt att utföra phoneme gränsdetektering med djupa neurala nätverk med hjälp av connectist temporal klassification (CTC) förlust. För ljudsyntesmodellen implementerar vi en variant av WaveNet som kräver färre parametrar och tränar snabbare än originalet. Genom att använda ett neuralt nätverk för varje komponent är vårt system enklare och mer flexibelt än traditionella text-to-talsystem, där varje komponent kräver mödosam funktionsteknik och omfattande domänkompetens. Slutligen visar vi att slutsatser med vårt system kan utföras snabbare än realtid och beskriva optimerade WaveNet inference-kärnor på både CPU och GPU som uppnår upp till 400x speedups över befintliga implementationer. † Författare listas alfabetiskt efter efternamn.
I detta avsnitt presenterar vi Deep Voice 2, ett neuralt TTS-system baserat på Deep Voice 1 REF.
Deep Voice: Real-time Neural Text-to-Speech
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}