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PPSpeech: Phrase based Parallel End-to-End TTS System
本文出自北京邮电大学，更新2020.08.06，本文主要针对现在句子级别的自回归系统tacotron2，实现短语级的系统，从而提高推理速度。具体的文章链接 https://arxiv.org/pdf/2008.02490.pdf
1 研究背景
语音合成的自回归系统taoctron2不便于进行并发合成，因为此刻的
推理需要依赖上一时刻的输出，因此推理速度十分缓慢。本文针对句子级别（sentence-level)系统存在的问题，提出短语级别（phrase-level)的合成系统，使其可以并发合成，从而提高推理速度。为了解决使用短语级别带来的韵律发生变化和音色变换，本文又添加acousic embedding和context embedding作为taoctorn 2的条件特征，从而使其合成的质量跟句子级别保持一致。
2 详细设计
具体的系统架构为图1所示，为了解决使用短语级别带来的韵律发生变化和音色变换，本文添加acoustic embedding和context embedding作为taoctorn 2的条件特征，其中acoustic encoder和context encoder的结构如图2所示。context encoder的生成需要前一个phrase和后一个phrase经过tacotron2的encoder后的embedding作为输入。另外整个系统的输入类似滑动窗口，具体的如图3所示，其中M为前面phrase个数，N为后面phrase个数，k为当前phrase个数。训练的时候，M=N=1,K=3，推理的时候M=N=K=1。
3 实验
本文先对比使用phrase级别的合成效果。由table 1显示，本文ppspeech的MOS值最高，因此添加context encoder和acoustic encoder模块具有提高合成音频自然度的效果。接下来图4和图5分别对比context encoder和acoustic encoder，添加后的语谱图与原始录音更一致。图6和图7是和句子级别系统进行合成音质和合成速度对比，图6显示本系统和句子级别合成质量几乎相等，图7显示合成速度随着句子长度几乎不变。
4 总结
本文针对语音合成系统使用句子级别存在无法并发合成问题，提出短语级别合成系统，使其可以并发合成，从而提高推理速度。实验证明本系统可以保证合成音频质量的前提下，合成速度与原来系统对比，随着句子长度增长优势越明显。