基于WaveNet的端到端语音合成方法

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　　摘 要：针对端到端语音合成系统中GriffinLim算法恢复相位信息合成语音保真度较低、人工处理痕迹明显的问题，提出了一种基于WaveNet网络架构的端到端语音合成方法。以序列映射Seq2Seq结构为基础，首先将输入文本转化为onehot向量，然后引入注意力机制获取梅尔声谱图，最后利用WaveNet后端处理网络重构语音信号的相位信息，从而将梅尔频谱特征逆变换为时域波形样本。实验的测试语料为LJSpeech1.0和THchs30，针对英语、汉语两个语种进行了实验，实验结果表明平均意见得分（MOS）分别为3.31、3.02，在合成自然度方面优于采用GriffinLim算法的端到端语音合成系统以及参数式语音合成系统。
　　关键词：语音合成;端到端;Seq2Seq;GriffinLim算法;WaveNet
　　中图分类号：TN912.33
　　文献标志码：A
　　Abstract： GriffinLim algorithm is widely used in endtoend speech synthesis with phase estimation， which always produces obviously artificial speech with low fidelity. Aiming at this problem， a system for endtoend speech synthesis based on WaveNet network architecture was proposed. Based on Seq2Seq （SequencetoSequence） structure， firstly the input text was converted into a onehot vector， then， the attention mechanism was introduced to obtain a Mel spectrogram， finally WaveNet network was used to reconstruct phase information to generate timedomain waveform samples from the Mel spectrogram features. Aiming at English and Chinese， the proposed method achieves a Mean Opinion Score （MOS） of 3.31 on LJSpeech1.0 corpus and 3.02 on THchs30 corpus， which outperforms the endtoend systems based on GriffinLim algorithm and parametric systems in terms of naturalness.
　　0 引言
　　語音合成（Speech Synthesis），又称文语转换（Text To Speech， TTS）技术是指计算机通过分析将任意文本转化为流畅语音的技术。语音合成作为实现人机语音交互系统的核心技术之一[1]，是语音处理技术中一个重要的方向，其应用价值越来越受到重视。
　　语音合成领域的主导技术随着时代的发展不断更迭。基于波形拼接的语音合成方法，是一项把预先录制的语音波形片段拼接在一起的技术，是目前语音合成领域常用方法之一[2-5]。受到语料库内容的限制，这种方法对拼接算法的优化、存储配置的调整等方面有较大的要求，对于语料库之外的其他说话人、其他文本内容起不到任何作用。
　　随着基于统计参数的语音合成方法日益成熟，这种方法被逐渐应用到语音合成中[6]。基于统计参数的语音合成方法的基本思想是，通过对输入的训练语音进行参数分解，然后对声学参数建模，并构建参数化训练模型，生成训练模型库，最后在模型库的指导下，预测待合成文本的语音参数，将参数输入声码器合成目标语音，这种方法解决了拼接式合成方法中边界人工痕迹很多的问题。然而由这些方法构造的系统需要大量的专业领域知识，因而设计困难，并且所需模块通常是单独训练，产生自每个模块的错误会有叠加效应，生成的语音与人类语音相比，经常模糊不清并且不自然。
　　随着人工智能技术的快速发展，语音合成领域有了新的技术支持。深度学习可以将内部模块统一到一个模型中，并直接连接输入和输出，减少了基于特定领域知识的密集工程参数模型，这种技术被称为“端到端”学习。设计一个能在已标注的（文本、语音）配对数据集上训练的端到端的语音合成系统，会带来诸多优势： 第一，这样的系统可以基于各种属性进行多样化的调节，比如不同说话人、不同语言，或者像语义这样的高层特征;第二，与存在错误叠加效应的多阶段模型相比，单一模型更鲁棒。
　　近年来端到端的语音合成系统引起了广泛的研究，WaveNet[7]是一个强大的语音生成模型，它在TTS中表现良好，但样本级自回归的特性导致其速度较慢，需要一个复杂的前端文本分析系统，因此不是端到端语音合成系统。Deep Voice[8]将传统TTS系统流水线中的每一个模块分别用神经网络架构代替，然而它的每个模块都是单独训练的，要把系统改成端到端的方式比较困难。Char2Wav[9]是一个独立开发的可以在字符数据上训练的端到端模型，但是它需要传统的声码器参数作为中间特征表达，不能直接预测输出频谱特征。Tacotron[10]是一个从字符序列生成幅度谱的Seq2Seq（SequencetoSequence）架构，它仅用输入数据训练出一个单一的神经网络，用于替代语言学和声学特征的生成模块，使用GriffinLim算法[11]估计相位，施加短时傅里叶变换合成语音，从而简化了传统语音合成的流水线，然而GriffinLim算法会产生特有的人工痕迹并且合成的语音保真度较低，因此需要替换成神经网络架构。 　　本文针对目前端到端系统中GriffinLim算法还原语音信号自然度较低的问题，提出了一种基于WaveNet网络架构的端到端语音合成方法，采用基于注意力机制的Seq2Seq架构作为特征预测网络，将输入文本转化为梅尔声谱图，结合WaveNet架构实现了多语种的语音合成。
　　4 结语
　　本文主要介绍的端到端语音合成系统，首先用基于注意力机制的Seq2Seq模型训练一个特征预测网络，然后获取待合成语音的梅尔声谱图，利用WaveNet架构恢复损失的相位信息来实现语音合成。在实验中，采用WaveNet架构的系统性能优于采用GriffinLim算法作为波形转换器的系统。实验中，随着训练步数的增加，系统的性能提高，迭代至200k次后趋于稳定。调整字符的表征方式，可以实现不同语言的合成。由于中文特征表达以及韵律结构较为复杂，所以合成自然度不如英文语音。
　　本次实验中采用的Seq2Seq架构主要为RNN的组合。在后续的研究中会探讨其他网络组合对合成质量的影响，对WaveNet网络结构进行修订以提升收斂速度也是一个值得研究的课题。
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