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专栏首页mathorTacotron2论文阅读Tacotron2论文阅读2020-08-132020-08-1311:00:34阅读4200论文下载ABSTRACT这篇论文描述了Tacotron2，一个直接从文本语音的神经网络架构。系统由两部分构成，一个循环seq2seq结构的特征预测网络，把...
Tacotron2论文阅读August12,2020•Read:1041•DeepLearning•阅读设置论文下载ABSTRACT这篇论文描述了Tacotron2，一个直接从文本语音的神经网络架构。系统由两部分构成，一个循环seq2seq结构的特征预测网络，把字符向量映射为梅尔声谱...
Tacotron2NATURALTTSSYNTHESISBYCONDITIONINGWENETONMELSPECTROGRAMPREDICTIONS论文阅读笔记先推荐一篇比较好的翻译，但不完整机器之心Tacotron2简介历史回顾：前期方法：级联、统计参量
此论文也被称为Tacotron2，其对Tacotron开篇之作的中的系统做了如下改进：简化了CBHG，去掉了其中的Highway网络声学模型网络输出mel特征（而不是线性谱特征+F0）vocoder从Griffin-Lim换做了Wavenet，MOS直接到达4.53，近真人发音的4.58MOS值
Tacotron2论文阅读-这是我参与11月更文挑战的第1天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战论文下载ABSTRACT这篇论文描述了Tacotron2，一个直接从文本语音的神经网络架构。系统由两部分构成，一个循环seq2seq结构的特征预测网络，把字符向量映射
谷歌发布Tacotron2：利用文本生成类似真人的语音（附论文）.两位软件工程师JonathanShen和RuomingPang，代表谷歌大脑（GoogleBrain）团队和机器感知（MachinePerception）团队.数十年来，利用文本生成听起来非常自然的语音（文本…
Github有两个用tensorflow实现的，但是都没有用wavenetvocoder：另外有人用PyTorch实现了wavenetvocoder.如果感兴趣的可以自己合并下。另外训练的时间比较长，对硬件要求比较高。
Tacotron2是在过去研究成果Tacotron和WaveNet上的进一步提升，可直接从文本中生成类人语音，相较于专业录音水准的MOS值4.58，Tacotron2取得了4.53的MOS值。.虽然结果不错，但仍有一些问题，比如无法实时生成语音。.机器之心…
参考论文:《Storytime-Endtoendneuralnetworksforaudiobooks》语音的目标是使得计算机能够发出跟人一样自然流畅且带有感情的声音，斯坦福的学者尝试基于Tacotron实现了一个StoryTime模型，该模型依赖于一个编码器、器、以及…
Tacotron2NATURALTTSSYNTHESISBYCONDITIONINGWENETONMELSPECTROGRAMPREDICTIONS论文阅读笔记简介历史回顾：前期方法：级联、统计参量特点：低沉不自然方法：Wavenet时域波形生成模型特点：音质提高但是输入
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