Natural TTS Synthesis by Conditioning Wavenet On Mel Spectrogram predictions
本篇论文是Tacotron2官方发布的论文，主要讲述了该组在TTS方向的新的进展。Tacotron2在目前TTS领域有着十分重要的地位。
该系统由两个部分组成，一个部分是循环序列到序列的特征预测网络，将特征叠加到梅尔光谱图上，在该部分之后通过一个修正过的Wavenet作为vocoder，它的输入为梅尔光谱图，通过vocoder之后，会将其合成为时域波形。Tacotron2所得到的合成语音比参照语音的MOS仅仅低了0.05。
在TTS方向，有着很多方法，在开始时，通常分为级联TTS和参数TTS两种方法，级联TTS合成语音的效果比较好，但是它对数据质量的要求条件比较高，通常需要的成本很高。参数TTS所需要的成本相对要低，但是其合成的语音相对比较模糊，不自然。之后在DL时代，出现了Wavenet和Tacotron在TTS领域的应用，都取得了非常优秀的成果，但是都存在着自身的缺陷。目前最优秀的两种方法联合起来应用于Tacotron2当中。
上图即Tacotron2的整体结构。
将输入文本进行特征叠加之后作为第一层的输入，通过特征预测得到的梅尔光谱图序列作为下一层Wavenet的输入，然后得到时域波形。
Wavenet的输入通常为语言特征，预测对数基频或者音素持续时间，但在Tacotron2中Wavenet的输入换成了梅尔光谱图。梅尔光谱图与STFT声谱图相关。相对于语言和声音特征，梅尔光谱图是一个比较简单，低水平的表现，wavenet模型通过这种表现能够直接生成音频。
接下来是两部分的详细描述，首先是第一部分光谱的预测网络，在Tacotron中，梅尔光谱图是由短期的STFT转换得到。在本文中，使用一个80通道的梅尔滤波器组，并通过对数动态范围压缩，将STFT光谱转化为梅尔光谱图。在对数压缩之前，滤波器组的输出量级会被剪辑到最小值0.01。第一部分的网络由encoder+attention+decoder组成。encoder的作用是将特征序列转化为隐藏的特征表现，decoder通过这种特征表现来预测光谱图。输入的特征表现为512维特征的叠加，然后将该特征输入到三层卷积层当中，卷积核的个数为512个，大小为51。卷积层之后是正则化和Relu激励函数。最后一层卷积层的输出输入到一个简单的双向LSTM层当中来生成编码后的特征。在encoder之后紧接着是attention network。attention network的作用是要将充分编码的序列变为固定长度的语境向量。本文中使用了Location-sensitive attention来完成了这一步，通过这种算法，可以减轻某些潜在的失败模式。attention probability是由投影输入和位置特征所计算得到的。decoder是一个自动回归的RNN，它将每步每帧编码的输入序列预测为梅尔光谱图。当前步的预测要首先通过一个包含着2个全连接层的pre-net，每个全连接层有着256个Relu单元。prenet作为一个信息瓶颈，在attention学习上起着非常重要的作用。prenet的输出和attention的语境向量被串联起来通过一个2层的单向LSTM层，有着1024个单元。级联LSTM的的输出和attention语境向量要通过线性转换来预测目标光谱图。最终预测的光谱图要通过一个5层卷积的post-net，post-net预测了残差，并加入到预测结果当中，来提升总体的效果。每一个post-net是由512个滤波器组成，滤波器大小为51。之后是正则化和tanh激励函数（除了最后一层）。
本文减小MSE，在post-net之后加速收敛。我们通过MDN对输出分布进行建模得到的对数似然误差来进行试验，这样可以避免长期使用同一变量。实验发现很难进行训练，并且不能生成好的声音题材。与光谱图的预测相似的是，将LSTM的输出和语境向量串联并投影形成标量之后，通过一个sigmoid激励函数来预测probability，然后完成了输出的序列。stop token的预测可以在模型动态决定何时终止生成语音时，作为参照。当第一帧生成完成时，probability最多会增加0.5。
网络中的卷积层均使用0.5的丢失率，LSTM层统一使用0.1的zoneout。仅decoder部分的prenet使用0.5的丢失率。与Tacotron相比，我们的模型使用相对简单的结构，使用了vanilla LSTM和卷积层来取代CBHG和GRU的RNN层。我们不使用reduction factor，decoder每一步都会生成一个简单的光谱图。
wavenet vocoder 我们使用了一个修正过的wavenet结构来讲光谱图特征表现转换为时域的波形图。和原始的结构相同的是，有30个扩大的卷积层，分组为三个扩大的周期。我们用RixelCNN++和Parallel Wavenet来代替softmax层，使用Mol来生成16为的采样，频率为24khz。为了计算逻辑混合分布，wavenet堆叠的输出通过Relu激励函数后，通过线性投影来预测每个混合部分的参数。损失通过基本事例的negative log-likehood所得。
训练过程：首先训练特征预测网络，然后通过第一层的输入来训练第二层修正的wavenet网络。为了训练特征预测网络。为了训练特征预测网络，我们使用标准的maxinum-likehood训练的发放，通过一个GPU，batch_size为64。优化方法是用Adam优化器，学习率为0.001,在每50000次迭代之后，学习率会有着0.00001的衰减。我们使用L2正则化的方法，权重为0.000001。
之后通过特征预测网络得出的预测信息来训练修正的wavenet，预测网络以Teacher forcing的模式运行。我们通过32个GPU进行同步训练，batch_size=128，并且也是用Adam作为优化器，固定学习率为0.0001。在每次参数更新的过程中来平均模型的权重。我们在更新步骤中维持网络参数的指数加权移动平均值，衰减为0.9999。我们在US English 数据集上进行训练，训练的文本都是归一化后的文本。
本文描述了Tactron2，一个完整的TTS系统，将序列到序列的循环网络和attention网络结合起来来预测梅尔光谱图，然后通过修正果的wavenet vocoder。最终该系统生成的合成语音有着达到Tacotron水平的韵律和wavenet水平的音频质量。该系统可以直接通过不需要使用复杂特征工程的数据进行训练，并且达到接近于自然人类语音的声音质量。