微軟推出語音合成模型 NaturalSpeech2:語音重構“更準確”,不會“棒讀”
7 月 27 日消息,微軟日前推出了一款名為 NaturalSpeech2 的語音模型,該模型采用“潛在擴散”式設計,在零樣本語音合成層面效果出眾,微軟宣稱該模型提供了“商業級”的語音 / 歌唱解決方案,能夠給予用戶高質量、多樣化的語音合成體驗。
微軟對 NaturalSpeech2 進行了一系列演示,展示了其在零樣本情況下生成具有不同說話人身份、韻律和風格(如唱歌)的語音的能力。
▲ 圖源 NaturalSpeech 2 論文
據悉,與傳統的語音轉文字(TTS)系統不同,微軟的 NaturalSpeech2 使用“連續向量”取代“離散標記”來表示語音,從而生成更完整的語音片段,不會產生“缺乏感情”的“棒讀(一字一頓地講話)”現象。
▲ 圖源 NaturalSpeech 2 論文
實驗結果表明,NaturalSpeech2 在零樣本條件下生成的語音與語音提示和真實語音的韻律近乎一致,并且在 LibriTTS 和 VCTK 測試集上的自然度(以 CMOS 為度量)與真人語音難以區分。
該項目的論文目前已經發布于 GitHub 中,感興趣的IT之家小伙伴們可以點此訪問。