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Triple M: A Practical Neural Text-to-speech System With Multi-guidance Attention And Multi-band Multi-time Lpcnet
本文为腾讯2020.02发布的文章，文章主要使用multi-guidance attention 和multi-band multi-time lpcnet来构建对齐较优，可以处理长句子，具有较高实时率的系统。具体的文章链接
https://arxiv.org/pdf/2102.00247.pdf
（好家伙，集百家之长。先不论最终效果如何，看到这样文章还是挺有趣。）
1 背景
虽然端到端的语音合成已经很成熟，但依然存在落地难得问题，尤其是输入和输出的对齐问题。本文提出了使用forward attention和GMM-based attention作为辅助来优化base attention:LSA，使其处理长句子更加鲁棒。另外，本文同时使用multi-band和multi-time对lpcnet进行优化，从而大大提高合成速度。
2 详细设计
本文的系统如图1所示，首先训练的时候同时训练forward-attention,gmm-based attention和lsa部分，但推理的时候只使用lsa对齐。对于lpcnet的优化同时使用multi-band和multi-time对lpcnet进行优化，每一次生成8个采样点，具体的结构如图2所示。
3 实验
先看一下对齐情况，图3是本文multi-guidance attention处理长句子（200汉子）的效果，而原始的lsa是无法处理该长句子。另外如果处理长句子，使用forward-attention, gmm-attention和lsa的错误率分别40%，15%和60%。而使用本文的方案则错误率为2%。接下来table1展示了MOS的结果，本文的mos比baseline还稍微高一些。最后分析一下本文的multi-band multi-time的lpcnet，结果显示MOS微降情况下，实时率提高2.75倍。
4 总结
章主要使用multi-guidance attention 和multi-band multi-time lpcnet来构建对齐较优，可以处理长句子，具有较高实时率的系统。