大模型之三十三- 开源Melo 语音合成
大模型之三十三- 开源Melo 语音合成
文本到语音（TTS）系统从基于基础音素的模型演变成复杂的端到端神经方法，这种方法可以直接将文本转换为语音。这一变革得益于深度学习的进步和计算能力的提升，已经在语音的自然度、韵律控制和跨语言能力方面取得了重大进展 。现代TTS系统现在服务于多样化的应用领域，从智能助理到辅助工具和人机交互界面。
- 文本到语音系统 (TTS)：在TTS系统中，需要准确的音素与声调信息来合成自然的语音。
当前语音合成的状态和未来的挑战基本有如下几个方面：
- 神经网络的应用：
- 端到端的系统：借助深度学习，现代TTS系统（如Google的Tacotron2，OpenAI的WaveNet）可以直接从文本到语音波形，无需复杂的传统处理阶段。
- 自注意力机制：例如Transformer TTS，通过自注意力机制提供更好的文本到语音的特征学习。
- 更自然的语音合成：
- 情感合成：制作更具情感表达的语音，能够根据文本的语境变化声音的情绪。