Какие методы используются для синтеза речи с помощью нейронных сетей?

Некоторые методы синтеза речи с помощью нейронных сетей:

• Рекуррентные нейронные сети (RNN). 1 Модели обрабатывают текст последовательно, передавая информацию о предыдущих элементах на каждом шаге. 1 Это помогает лучше сохранять контекст, особенно в длинных текстах. 1 Пример применения таких сетей — архитектура Tacotron 2, которая использует последовательную обработку для синтеза речи. 1
• Сверточные нейронные сети (CNN). 1 Используются в архитектурах типа WaveNet для обработки локальных зависимостей, таких как фонемы и слова. 1 Выделяют важные признаки текста для дальнейшего синтеза речи. 1
• Трансформеры (Transformers). 1 Модели, такие как BERT, используют механизм внимания (self-attention) для параллельной обработки текста. 1 Могут учитывать как локальные, так и глобальные зависимости в данных — это ускоряет обучение и синтез речи по сравнению с RNN. 1
• WaveNet и WaveGlow. 2 Эти генеративные модели, разработанные компанией DeepMind, используют сверхточные нейронные сети для прямой генерации аудиосигнала. 2 Достигают высокого качества, но требуют больших вычислительных ресурсов. 2
• FastSpeech и FastSpeech 2. 2 Эти архитектуры используют трансформеры для генерации спектрограммы из текста. 2 Обеспечивают более быстрый синтез речи и хорошее качество. 2
• Применение GAN. 2 Генеративные состязательные сети (GAN) также применяются для синтеза речи. 2 Позволяют создавать более разнообразные и выразительные голоса. 2