文章目录
- 1 TTS before End-to-end
- 2 Tacotron
- 2.1 Encoder
- 2.2 Attention
- 2.3 Decoder
- 2.4 Post processing
- 3 How good is Tacotron?
本文为李弘毅老师【Speech Synthesis - Tacotron】的课程笔记，课程视频youtube地址，点这里👈(需翻墙)。
下文中用到的图片均来自于李宏毅老师的PPT，若有侵权，必定删除。
文章索引：
上篇 - 3-2 Deep Clustering, PIT
下篇 - 4-2 More than Tacotron
总目录
1 TTS before End-to-end
我们现在的TTS(Text-to-Speech)都是end-to-end的神经网络，那么，在没有end-to-end之前，TTS是怎么做的呢？李老师在这里简单介绍了几个技术，最老的可以追溯到1939年。这里来看一下最接近end-to-end的Deep Voice，其他的有兴趣可以直接看李老师的视频，这里就不介绍了。
Deep Voice其实就是四个神经网络分别train好之后合在一起的模型。首先text会进入一个Grapheme-to-phoneme的模型，把书写的基本单元转化为发音的基本单元。然后这个phoneme会进入一个Duriation Prediction的模型，输出每个phoneme的发音时长是多少。同时这个phoneme也会进入一个叫做Fundamental Frequency Prediction的模型，用来输出每个phoneme的发音音调是怎样的。最后有一个模型，同时接收phoneme，发音时长和音调，然后输出合成的语音。
2 Tacotron
Tacotron在17年和18年都有发表论文，是一个end-to-end的语音合成模型。它的输入是character，输出是 (linear) spectrogram，spectrogram和真正的语音之差一个phase的信息，所以可以说是end-to-end的模型了。Tacotron中的Taco就是墨西哥料理中的Taco，作者们应该是一群吃货，在论文的注释中还特别注释了哪些人喜欢吃Taco，哪些人喜欢吃寿司。
Tacotron的整体结构如下图所示，可以分为Encoder，Attention，Decoder和Postprocessing四个部分。下面将对每个部分分别介绍。
2.1 Encoder
Encoder就是类似于讲Grapheme转化为phoneme的东西。首先输入的文本会经过一层embedding，然后经过一个由全连接+dropout组成的Pre-net，接着经过一个叫做CBHG的模块，最后输出一串sequence。这个CBHG是一个有点复杂的东西，李老师在这里没有细讲，就是几句话带过。总之，就是输入一个sequence，吐出一个sequence。
在第二版的encoder当中，CBHG就被砍掉了，所以这其实也就是一个可有可无的东西，这也是李老师不做过多介绍的原因之一。第二版的encoder结构如下图所示。
2.2 Attention
这里的Attention就是正常的Attention，如果不知道Attention的原理的话，可以参考我的这篇博客。这里attention的作用其实就很像是预测每个phoneme的duration。输入的文字和输出的语音在时间上其实是有一种对应关系的，下图中纵坐标表示的是encoder steps，横坐标表示decoder steps，中间的这幅图就是attention的大小，如果学出来像是左图这样的一条斜直线的话，就说明学的比较好，如果学出来像右图这样的话，就说明没学好。
2.3 Decoder
Decoder就是一个会经过Pre-net且有Attention的RNN，不过每个time step的输出都会有3个或者多个sequence，因为一个phoneme对应的语音是比较长的。不过这里还有一个额外的model，用来判断这个RNN在这个time step是否可以结束了。
2.4 Post processing
decoder输出的sequence会再丢到一个CBHG里去，可以把CBHG想象成一大堆的CNN，然后再输出一个sequence。需要这个post processing的原因是，decoder产生的每个time step的输出是依赖于前一个time step的输出的，所以如果错了就没法修正了，加一个CBHG就是给模型一个修正的机会。最后的loss会结合decoder输出和Mel-spectrogram的偏差，以及CBHG输出和Mel-spectrogram的偏差。最终Inference的时候，我们用的是CBHG的输出。
当然这个输出不是语音，还需要一个额外的Vocoder才行，但这个Vocoder是单独train好的，这里不多做介绍。
有一点需要指出的是，Tacotron在Inference的时候，是需要加Dropout的，不然输出会坏掉~
3 How good is Tacotron?
再来看一下Tacotron的效果如何。这里用到的评价指标叫做mean opinion score。这个就是找一堆人，来听声音打分，分数为1分到5分的整数，1分最低，5分最高，觉得声音越真实，打分就可以越高。话说这个其实和历史模型做比较，就有点不太靠谱，不同人的主观感受是不太一样的。
结果就是第一版的Tacotron分数一般，但是第二版的Tactron就逼近ground truth了。
两个版本的最大差异，其实是在vocoder这里。用了WaveNet之后，分数直线飙升。
)
)
