【语音合成】中文-多情感领域-16k-多发音人

本文介绍: 声学模型则基于语言学特征和时长信息预测声学特征；后端模块中声码器采用HIFI-GAN, 基于GAN的方式利用判别器(Discriminator)来指导声码器(即生成器Generator)的训练，相较于经典的自回归式逐样本点CE训练, 训练方式更加自然，在生成效率和效果上具有明显的优势。在HIFI-GAN开源工作[1]的基础上，我们针对16k, 48k采样率下的模型结构进行了调优设计，并提供了基于因果卷积的低时延流式生成和chunk流式生成机制，可与声学模型配合支持CPU、GPU等硬件条件下的实时流式合成。

模型介绍

语音合成-中文-多情感领域-16k-多发音人

框架描述

拼接法和参数法是两种Text-To-Speech(TTS)技术路线。近年来参数TTS系统获得了广泛的应用，故此处仅涉及参数法。

参数TTS系统可分为两大模块：前端和后端。前端包含文本正则、分词、多音字预测、文本转音素和韵律预测等模块，它的功能是把输入文本进行解析，获得音素、音调、停顿和位置等语言学特征。后端包含时长模型、声学模型和声码器，它的功能是将语言学特征转换为语音。其中，时长模型的功能是给定语言学特征，获得每一个建模单元（例如:音素）的时长信息；声学模型则基于语言学特征和时长信息预测声学特征；声码器则将声学特征转换为对应的语音波形。
在这里插入图片描述

前端模块我们采用模型结合规则的方式灵活处理各种场景下的文本，后端模块则采用SAM-BERT + HIFIGAN提供高表现力的流式合成效果。

声学模型SAM-BERT

后端模块中声学模型采用自研的SAM-BERT,将时长模型和声学模型联合进行建模。

Backbone采用Self-Attention-Mechanism(SAM)，提升模型建模能力。
Encoder部分采用BERT进行初始化，引入更多文本信息，提升合成韵律。
Variance Adaptor对音素级别的韵律(基频、能量、时长)轮廓进行粗粒度的预测，再通过decoder进行帧级别细粒度的建模;并在时长预测时考虑到其与基频、能量的关联信息，结合自回归结构，进一步提升韵律自然度.
Decoder部分采用PNCA AR-Decoder[@li2020robutrans]，自然支持流式合成。

声码器模型

后端模块中声码器采用HIFI-GAN, 基于GAN的方式利用判别器(Discriminator)来指导声码器(即生成器Generator)的训练，相较于经典的自回归式逐样本点CE训练, 训练方式更加自然，在生成效率和效果上具有明显的优势。
在这里插入图片描述

在HIFI-GAN开源工作[1]的基础上，我们针对16k, 48k采样率下的模型结构进行了调优设计，并提供了基于因果卷积的低时延流式生成和chunk流式生成机制，可与声学模型配合支持CPU、GPU等硬件条件下的实时流式合成。

部署

下载模型: git lfs clone https://www.modelscope.cn/iic/speech_sambert-hifigan_tts_zh-cn_16k.git
modelscope库安装:
- 安装modelscope基础功能: pip install modelscope -i https://mirrors.cloud.aliyuncs.com/pypi/simple
- 安装modelscope cv功能: pip install "modelscope[cv]" -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html
- 安装modelscope audio功能: pip install "modelscope" -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html

使用方式和范围

使用方式: 直接输入文本进行推理
使用范围: 适用于中文或中英文混合的语音合成场景，输入文本使用utf-8编码，整体长度建议不超过30字
目标场景: 各种语音合成任务，比如配音，虚拟主播，数字人等

代码范例

from modelscope.outputs import OutputKeys
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

def text_to_speech(text, speech_file_path, voice_type):
    model_id = 'damo/speech_sambert-hifigan_tts_zh-cn_16k'
    sambert_hifigan_tts = pipeline(task=Tasks.text_to_speech, model=model_id)
    output = sambert_hifigan_tts(input=text, voice=voice_type)
    wav = output[OutputKeys.OUTPUT_WAV]
    with open(speech_file_path, 'wb') as f:
        f.write(wav)


if __name__ == "__main__":
    text_to_speech('待合成文本', 'output.wav', 'zhitian_emo')