Какие методы используются для синтеза речи с помощью нейронных сетей?

Некоторые методы синтеза речи с помощью нейронных сетей:

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