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Alternate Endings: Improving Prosody for Incremental Neural TTS with Predicted Future Text Input
本文是格勒诺布尔阿尔卑斯大学在2021.02.19更新的文章，文章主要做增量语音合成工作iTTS，具体的文章链接https://arxiv.org/pdf/2102.09914.pdf
1 研究背景
在线系统对实时率要求较高，增量式语音合成iTTS是减少latency的方案之一。但语音合成需要根据全局的语境才能合成较高的语音，因此iTTS需要解决使用部分语境造成的语音自然度下降的问题。本文使用语言模型GPT2来预测语境，来优化iTTS的自然度。
2 详细设计
详细的设计为图1所示，使用GPT2预测下一个词，然后使用声学模型和声码器合成语音。其中table1展示了集中对比系统，Ground truth为完整句子， Unkonwn k=0，不做任何处理，Ground Truth k=1，完整句子中获取下一个词，GPT2 k=1使用gpt2预测下一个， random是随机预测一下词。
3 实验结果
实验对比了以上集中方案，图2展示了时长预测，可以看出GPT2的结果是弱于全句子和GT k=1，但好于k=0和random。tabel2和table3,图3都展示一致的结果。
4 总结
本文使用GPT2语音模型来优化增量语音合成ITTS的合成音频质量，结果比不做任何处理和随机添加词较好，但比正式语境差。（其实本文还可以添加一些实验，比如gpt2预测k的值可以增大，看结果变化）