【飞桨PaddleSpeech语音技术课程】— 语音合成

(以下内容搬运自飞桨PaddleSpeech语音技术课程，点击链接可直接运行源码)

『听』和『说』

人类通过听觉获取的信息大约占所有感知信息的 20% ~ 30%。声音存储了丰富的语义以及时序信息，由专门负责听觉的器官接收信号，产生一系列连锁刺激后，在人类大脑的皮层听区进行处理分析，获取语义和知识。近年来，随着深度学习算法上的进步以及不断丰厚的硬件资源条件，文本转语音（Text-to-Speech, TTS） 技术在移动、虚拟娱乐等领域得到了广泛的应用。

"听"书

使用 PaddleOCR 直接获取书籍上的文字。

# download demo sources
!mkdir download
!wget -P download https://paddlespeech.bj.bcebos.com/tutorial/tts/ocr_result.jpg
!wget -P download https://paddlespeech.bj.bcebos.com/tutorial/tts/ocr.wav
!wget -P download https://paddlespeech.bj.bcebos.com/tutorial/tts/tts_lips.mp4

import IPython.display as dp
from PIL import Image
img_path = 'download/ocr_result.jpg'
im = Image.open(img_path)
dp.display(im)

使用 PaddleSpeech，阅读上一步识别出来的文字。

dp.Audio("download/ocr.wav")

具体实现代码详见 Story Talker

偶像开口说话

元宇宙来袭，构造你的虚拟人！ 看看 PaddleGAN 怎样合成唇形，让WiFi之母——海蒂·拉玛说话。

from IPython.display import HTML
html_str = '''
<video controls width="600" height="360" src="{}">animation</video>
'''.format("download/tts_lips.mp4")
dp.display(HTML(html_str))

具体实现代码请参考 Metaverse。

下面让我们来系统地学习语音方面的知识，看看怎样使用 PaddleSpeech 实现基本的语音功能，以及怎样结合光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR）、自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）等技术“听”书、让名人开口说话。

前言

背景知识

为了更好地了解文本转语音任务的要素，我们先简要地回顾一下文本转语音的发展历史。如果你对此已经有所了解，或希望能尽快使用代码实现，请直接跳至实践。

定义

文本转语音，又称语音合成（Speech Sysnthesis），指的是将一段文本按照一定需求转化成对应的音频，这种特性决定了的输出数据比输入输入长得多。文本转语音是一项包含了语义学、声学、数字信号处理以及机器学习的等多项学科的交叉任务。虽然辨识低质量音频文件的内容对人类来说很容易，但这对计算机来说并非易事。

按照不同的应用需求，更广义的语音合成研究包括：语音转换，例如说话人转换、语音到歌唱转换、语音情感转换、口音转换等；歌唱合成，例如歌词到歌唱转换、可视语音合成等。

发展历史

在第二次工业革命之前，语音的合成主要以机械式的音素合成为主。1779年，德裔丹麦科学家 Christian Gottlieb Kratzenstein 建造了人类的声道模型，使其可以产生五个长元音。1791年， Wolfgang von Kempelen 添加了唇和舌的模型，使其能够发出辅音和元音。贝尔实验室于20世纪30年代发明了声码器（Vocoder），将语音自动分解为音调和共振，此项技术由 Homer Dudley 改进为键盘式合成器并于 1939年纽约世界博览会展出。

第一台基于计算机的语音合成系统起源于20世纪50年代。1961年，IBM 的 John Larry Kelly，以及 Louis Gerstman 使用 IBM 704 计算机合成语音，成为贝尔实验室最著名的成就之一。1975年，第一代语音合成系统之一 —— MUSA（MUltichannel Speaking Automation）问世，其由一个独立的硬件和配套的软件组成。1978年发行的第二个版本也可以进行无伴奏演唱。90 年代的主流是采用 MIT 和贝尔实验室的系统，并结合自然语言处理模型。

主流方法

当前的主流方法分为基于统计参数的语音合成、波形拼接语音合成、混合方法以及端到端神经网络语音合成。基于参数的语音合成包含隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）以及深度学习网络（Deep Neural Network，DNN）。端到端的方法保函声学模型+声码器以及“完全”端到端方法。

基于深度学习的语音合成技术

语音合成基本知识

语音合成流水线包含 文本前端（Text Frontend） 、声学模型（Acoustic Model） 和 声码器（Vocoder） 三个主要模块:

• 通过文本前端模块将原始文本转换为字符/音素。
• 通过声学模型将字符/音素转换为声学特征，如线性频谱图、mel 频谱图、LPC 特征等。
• 通过声码器将声学特征转换为波形。

实践

安装 paddlespeech

!pip install paddlespeech

数据及模型准备

获取PaddlePaddle预训练模型

!wget -P download https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/released_models/pwgan/pwg_baker_ckpt_0.4.zip
!unzip -o -d download download/pwg_baker_ckpt_0.4.zip 
!wget -P download https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/released_models/fastspeech2/fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4.zip
!unzip -o -d download download/fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4.zip

!tree download/pwg_baker_ckpt_0.4
!tree download/fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4

导入 Python 包

# 本项目的依赖需要用到 nltk 包，但是有时会因为网络原因导致不好下载，此处手动下载一下放到百度服务器的包
!wget https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/tools/nltk_data.tar.gz
!tar zxvf nltk_data.tar.gz

# 设置 gpu 环境
%env CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

import logging
import sys
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore", category=DeprecationWarning)

import argparse
import os
from pathlib import Path
import IPython.display as dp
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import paddle
import soundfile as sf
import yaml
from paddlespeech.t2s.frontend.zh_frontend import Frontend
from paddlespeech.t2s.models.fastspeech2 import FastSpeech2
from paddlespeech.t2s.models.fastspeech2 import FastSpeech2Inference
from paddlespeech.t2s.models.parallel_wavegan import PWGGenerator
from paddlespeech.t2s.models.parallel_wavegan import PWGInference
from paddlespeech.t2s.modules.normalizer import ZScore
from yacs.config import CfgNode

设置预训练模型的路径

fastspeech2_config = "download/fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4/default.yaml"
fastspeech2_checkpoint = "download/fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4/snapshot_iter_76000.pdz"
fastspeech2_stat = "download/fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4/speech_stats.npy"
pwg_config = "download/pwg_baker_ckpt_0.4/pwg_default.yaml"
pwg_checkpoint = "download/pwg_baker_ckpt_0.4/pwg_snapshot_iter_400000.pdz"
pwg_stat = "download/pwg_baker_ckpt_0.4/pwg_stats.npy"
phones_dict = "download/fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4/phone_id_map.txt"
# 读取 conf 配置文件并结构化
with open(fastspeech2_config) as f:
    fastspeech2_config = CfgNode(yaml.safe_load(f))
with open(pwg_config) as f:
    pwg_config = CfgNode(yaml.safe_load(f))
print("========Config========")
print(fastspeech2_config)
print("---------------------")
print(pwg_config)

文本前端（Text Frontend）

一个文本前端模块主要包含:

• 分段（Text Segmentation）
• 文本正则化（Text Normalization, TN）
• 分词（Word Segmentation, 主要是在中文中）
• 词性标注（Part-of-Speech, PoS）
• 韵律预测（Prosody）
• 字音转换（Grapheme-to-Phoneme，G2P）
  （Grapheme: 语言书写系统的最小有意义单位; Phoneme: 区分单词的最小语音单位）
  • 多音字（Polyphone）
  • 变调（Tone Sandhi）
    • “一”、“不”变
    • 三声变调
    • 轻声变调
    • 儿化音
    • 方言
• …

（输入给声学模型之前，还需要把音素序列转换为 id）

其中最重要的模块是 文本正则化 模块和 字音转换（TTS 中更常用 G2P 代指） 模块。

各模块输出示例:

• Text: 全国一共有112所211高校
• Text Normalization: 全国一共有一百一十二所二一一高校
• Word Segmentation: 全国/一共/有/一百一十二/所/二一一/高校/
• G2P（注意此句中“一”的读音）:
    quan2 guo2 yi2 gong4 you3 yi4 bai3 yi1 shi2 er4 suo3 er4 yao1 yao1 gao1 xiao4
    （可以进一步把声母和韵母分开）
    q uan2 g uo2 y i2 g ong4 y ou3 y i4 b ai3 y i1 sh i2 er4 s uo3 er4 y ao1 y ao1 g ao1 x iao4
    （把音调和声韵母分开）
    q uan g uo y i g ong y ou y i b ai y i sh i er s uo er y ao y ao g ao x iao
    0 2 0 2 0 2 0 4 0 3 ...
• Prosody (prosodic words #1, prosodic phrases #2, intonation phrases #3, sentence #4):
    全国#2一共有#2一百#1一十二所#2二一一#1高校#4
    （分词的结果一般是固定的，但是不同人习惯不同，可能有不同的韵律）

文本前端模块的设计需要结合很多专业的语义学知识和经验。人类在读文本的时候可以自然而然地读出正确的发音，但是这些先验知识计算机并不知晓。
例如，对于一个句子的分词：

我也想过过过儿过过的生活
我也想/过过/过儿/过过的/生活

货拉拉拉不拉拉布拉多
货拉拉/拉不拉/拉布拉多

南京市长江大桥
南京市长/江大桥
南京市/长江大桥

或者是词的变调和儿化音：

你要不要和我们一起出去玩？
你要不（2声）要和我们一（4声）起出去玩（儿）？

不好，我要一个人出去。
不（4声）好，我要一（2声）个人出去。

（以下每个词的所有字都是三声的，请你读一读，体会一下在读的时候，是否每个字都被读成了三声？）
纸老虎、虎骨酒、展览馆、岂有此理、手表厂有五种好产品

又或是多音字，这类情况通常需要先正确分词：

人要行，干一行行一行，一行行行行行;
人要是不行，干一行不行一行，一行不行行行不行。

佟大为妻子产下一女

海水朝朝朝朝朝朝朝落
浮云长长长长长长长消

PaddleSpeech Text-to-Speech的文本前端解决方案:

• 文本正则
• G2P
  • 多音字模块: pypinyin/g2pM
  • 变调模块: 用分词 + 规则

构造文本前端对象

传入phones_dict，把相应的phones转换成phone_ids。

# 传入 phones_dict 会把相应的 phones 转换成 phone_ids
frontend = Frontend(phone_vocab_path=phones_dict)
print("Frontend done!")

调用文本前端

文本前端对输入数据进行正则化时会进行分句，若merge_sentences设置为False，则所有分句的 phone_ids 构成一个 List；若设置为True，input_ids["phone_ids"][0]则表示整句的phone_ids。

# input = "我每天中午12:00起床"
# input = "我出生于2005/11/08，那天的最低气温达到-10°C"
input = "你好，欢迎使用百度飞桨框架进行深度学习研究！"
input_ids = frontend.get_input_ids(input, merge_sentences=True, print_info=True)
phone_ids = input_ids["phone_ids"][0]
print("phone_ids:%s"%phone_ids)

用深度学习实现文本前端

声学模型（Acoustic Model）

声学模型将字符/音素转换为声学特征，如线性频谱图、mel 频谱图、LPC 特征等，声学特征以 “帧” 为单位，一般一帧是 10ms 左右，一个音素一般对应 5~20 帧左右, 声学模型需要解决的是 “不等长序列间的映射问题”，“不等长”是指，同一个人发不同音素的持续时间不同，同一个人在不同时刻说同一句话的语速可能不同，对应各个音素的持续时间不同，不同人说话的特色不同，对应各个音素的持续时间不同。这是一个困难的“一对多”问题。

# 卡尔普陪外孙玩滑梯
000001|baker_corpus|sil 20 k 12 a2 4 er2 10 p 12 u3 12 p 9 ei2 9 uai4 15 s 11 uen1 12 uan2 14 h 10 ua2 11 t 15 i1 16 sil 20

声学模型主要分为自回归模型和非自回归模型，其中自回归模型在 t 时刻的预测需要依赖 t-1 时刻的输出作为输入，预测时间长，但是音质相对较好，非自回归模型不存在预测上的依赖关系，预测时间快，音质相对较差。

主流声学模型发展的脉络:

• 自回归模型:
  • Tacotron
  • Tacotron2
  • Transformer TTS
• 非自回归模型:
  • FastSpeech
  • SpeedySpeech
  • FastPitch
  • FastSpeech2
  • …

在本教程中，我们使用 FastSpeech2 作为声学模型。

FastSpeech2 网络结构图

PaddleSpeech TTS 实现的 FastSpeech2 与论文不同的地方在于，我们使用的的是 phone 级别的 pitch 和 energy(与 FastPitch 类似)，这样的合成结果可以更加稳定。

FastPitch 网络结构图

更多关于语音合成模型的发展及改进。

初始化声学模型 FastSpeech2

with open(phones_dict, "r") as f:
    phn_id = [line.strip().split() for line in f.readlines()]
vocab_size = len(phn_id)
print("vocab_size:", vocab_size)
odim = fastspeech2_config.n_mels
model = FastSpeech2(
    idim=vocab_size, odim=odim, **fastspeech2_config["model"])
# 加载预训练模型参数
model.set_state_dict(paddle.load(fastspeech2_checkpoint)["main_params"])
# 推理阶段不启用 batch norm 和 dropout
model.eval()
stat = np.load(fastspeech2_stat)
# 读取数据预处理阶段数据集的均值和标准差
mu, std = stat
mu, std = paddle.to_tensor(mu), paddle.to_tensor(std)
# 构造归一化的新模型
fastspeech2_normalizer = ZScore(mu, std)
fastspeech2_inference = FastSpeech2Inference(fastspeech2_normalizer, model)
fastspeech2_inference.eval()
print("FastSpeech2 done!")

声码器（Vocoder）

声码器将声学特征转换为波形。声码器需要解决的是 “信息缺失的补全问题”。信息缺失是指，在音频波形转换为频谱图的时候，存在相位信息的缺失，在频谱图转换为 mel 频谱图的时候，存在频域压缩导致的信息缺失；假设音频的采样率是16kHZ, 一帧的音频有 10ms，也就是说，1s 的音频有 16000 个采样点，而 1s 中包含 100 帧，每一帧有 160 个采样点，声码器的作用就是将一个频谱帧变成音频波形的 160 个采样点，所以声码器中一般会包含上采样模块。

与声学模型类似，声码器也分为自回归模型和非自回归模型, 更细致的分类如下:

• Autoregression
  • WaveNet
  • WaveRNN
  • LPCNet
• Flow
  • WaveFlow
  • WaveGlow
  • FloWaveNet
  • Parallel WaveNet
• GAN
  • WaveGAN
  • Parallel WaveGAN
  • MelGAN
  • Style MelGAN
  • Multi Band MelGAN
  • HiFi GAN
• VAE
  • Wave-VAE
• Diffusion
  • WaveGrad
  • DiffWave

PaddleSpeech TTS 主要实现了百度的 WaveFlow 和一些主流的 GAN Vocoder, 在本教程中，我们使用 Parallel WaveGAN 作为声码器。

图1：Parallel WaveGAN 网络结构图

各 GAN Vocoder 的生成器和判别器的 Loss 的区别如下表格所示:

Model	Generator Loss	Discriminator Loss
Mel GAN	adversial loss Feature Matching	Multi-Scale Discriminator
Parallel Wave GAN	adversial loss Multi-resolution STFT loss	adversial loss
Multi-Band Mel GAN	adversial loss full band Multi-resolution STFT loss sub band Multi-resolution STFT loss	Multi-Scale Discriminator
HiFi GAN	adversial loss Feature Matching Mel-Spectrogram Loss	Multi-Scale Discriminator Multi-Period Discriminator

初始化声码器 Parallel WaveGAN

vocoder = PWGGenerator(**pwg_config["generator_params"])
# 模型加载预训练参数
vocoder.set_state_dict(paddle.load(pwg_checkpoint)["generator_params"])
vocoder.remove_weight_norm()
# 推理阶段不启用 batch norm 和 dropout
vocoder.eval()
# 读取数据预处理阶段数据集的均值和标准差
stat = np.load(pwg_stat)
mu, std = stat
mu, std = paddle.to_tensor(mu), paddle.to_tensor(std)
pwg_normalizer = ZScore(mu, std)
# 构建归一化的模型
pwg_inference = PWGInference(pwg_normalizer, vocoder)
pwg_inference.eval()
print("Parallel WaveGAN done!")

调用声码器

with paddle.no_grad():
    wav = pwg_inference(mel)
print("shepe of wav (time x n_channels):%s"%wav.shape)

# 绘制声码器输出的波形图
wave_data = wav.numpy().T
time = np.arange(0, wave_data.shape[1]) * (1.0 / fastspeech2_config.fs)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16, 6))
plt.plot(time, wave_data[0])
plt.title('Waveform')
plt.xlabel('Time (seconds)')
plt.ylabel('Amplitude (normed)')
plt.tight_layout()

播放音频

dp.Audio(wav.numpy().T, rate=fastspeech2_config.fs)

保存音频

!mkdir output
sf.write(
    "output/output.wav",
    wav.numpy(),
    samplerate=fastspeech2_config.fs)

进阶 —— 个性化调节

FastSpeech2 模型可以个性化地调节音素时长、音调和能量，通过一些简单的调节就可以获得一些有意思的效果。

例如对于以下的原始音频"凯莫瑞安联合体的经济崩溃，迫在眉睫"。

原始音频
点击播放

speed x 1.2
点击播放

speed x 0.8
点击播放

pitch x 1.3(童声)
点击播放

robot
点击播放

具体实现代码请参考 Style FastSpeech2。

用 PaddleSpeech 训练 TTS 模型

PaddleSpeech 的 examples 是按照 数据集/模型 的结构安排的:

examples   
├── aishell3
│   ├── README.md
│   ├── tts3
│   └── vc0
├── csmsc
│   ├── README.md
│   ├── tts2
│   ├── tts3
│   ├── voc1
│   └── voc3
├── ...
└── ...

我们在每个数据集的 README.md 介绍了子目录和模型的对应关系, 在 TTS 中有如下对应关系:

tts0 - Tactron2
tts1 - TransformerTTS
tts2 - SpeedySpeech
tts3 - FastSpeech2
voc0 - WaveFlow
voc1 - Parallel WaveGAN
voc2 - MelGAN
voc3 - MultiBand MelGAN

基于 CSMCS 数据集训练 FastSpeech2 模型

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech.git
cd examples/csmsc/tts3

根据 README.md, 下载 CSMCS 数据集和其对应的强制对齐文件, 并放置在对应的位置

./run.sh

run.sh 中包含预处理、训练、合成、静态图推理等步骤:

#!/bin/bash
set -e
source path.sh
gpus=0,1
stage=0
stop_stage=100
conf_path=conf/default.yaml
train_output_path=exp/default
ckpt_name=snapshot_iter_153.pdz

# with the following command, you can choice the stage range you want to run
# such as `./run.sh --stage 0 --stop-stage 0`
# this can not be mixed use with `$1`, `$2` ...
source ${MAIN_ROOT}/utils/parse_options.sh || exit 1

if [ ${stage} -le 0 ] && [ ${stop_stage} -ge 0 ]; then
    # prepare data
    bash ./local/preprocess.sh ${conf_path} || exit -1
fi
if [ ${stage} -le 1 ] && [ ${stop_stage} -ge 1 ]; then
    # train model, all `ckpt` under `train_output_path/checkpoints/` dir
    CUDA_VISIBLE_DEVICES=${gpus} ./local/train.sh ${conf_path} ${train_output_path} || exit -1
fi
if [ ${stage} -le 2 ] && [ ${stop_stage} -ge 2 ]; then
    # synthesize, vocoder is pwgan
    CUDA_VISIBLE_DEVICES=${gpus} ./local/synthesize.sh ${conf_path} ${train_output_path} ${ckpt_name} || exit -1
fi
if [ ${stage} -le 3 ] && [ ${stop_stage} -ge 3 ]; then
    # synthesize_e2e, vocoder is pwgan
    CUDA_VISIBLE_DEVICES=${gpus} ./local/synthesize_e2e.sh ${conf_path} ${train_output_path} ${ckpt_name} || exit -1
fi
if [ ${stage} -le 4 ] && [ ${stop_stage} -ge 4 ]; then
    # inference with static model
    CUDA_VISIBLE_DEVICES=${gpus} ./local/inference.sh ${train_output_path} || exit -1
fi

基于 CSMCS 数据集训练 Parallel WaveGAN 模型

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech.git
cd examples/csmsc/voc1

根据 README.md, 下载 CSMCS 数据集和其对应的强制对齐文件, 并放置在对应的位置

./run.sh

run.sh 中包含预处理、训练、合成等步骤:

#!/bin/bash
set -e
source path.sh
gpus=0,1
stage=0
stop_stage=100
conf_path=conf/default.yaml
train_output_path=exp/default
ckpt_name=snapshot_iter_5000.pdz

# with the following command, you can choice the stage range you want to run
# such as `./run.sh --stage 0 --stop-stage 0`
# this can not be mixed use with `$1`, `$2` ...
source ${MAIN_ROOT}/utils/parse_options.sh || exit 1

if [ ${stage} -le 0 ] && [ ${stop_stage} -ge 0 ]; then
    # prepare data
    ./local/preprocess.sh ${conf_path} || exit -1
fi
if [ ${stage} -le 1 ] && [ ${stop_stage} -ge 1 ]; then
    # train model, all `ckpt` under `train_output_path/checkpoints/` dir
    CUDA_VISIBLE_DEVICES=${gpus} ./local/train.sh ${conf_path} ${train_output_path} || exit -1
fi
if [ ${stage} -le 2 ] && [ ${stop_stage} -ge 2 ]; then
    # synthesize
    CUDA_VISIBLE_DEVICES=${gpus} ./local/synthesize.sh ${conf_path} ${train_output_path} ${ckpt_name} || exit -1
fi

FAQ

• 需要注意的问题
• 经验与分享
• 用户的其他问题

作业

在 CSMSC 数据集上利用 FastSpeech2 和 Parallel WaveGAN 实现一个中文 TTS 系统。

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P.S. 欢迎关注我们的 github repo PaddleSpeech, 是基于飞桨 PaddlePaddle 的语音方向的开源模型库，用于语音和音频中的各种关键任务的开发，包含大量基于深度学习前沿和有影响力的模型。