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Tacotron系列论文笔记TACOTRON:TOWARDSEND-TO-ENDSPEECHSYNTHESISNaturalTTSSynthesisbyConditioningWaveNetonMelSpectrogramPredictionsListitemUncoveringLatentStyleFactorsforExpressiveSpeechSynthesis
论文地址：该文介绍了一种非自回归的语音模型ParallelTacotron2，相比其它工作，该文可关注以下几个方面：可学习的上采样策略。相比于DurIAN、FastSpeech系列为代表的直接上采样，以及NAT为代表的高斯上采样，本文提出了可学习的上采样策略。
谷歌Tacotron的第一篇论文《TowardsEnd-to-EndProsodyTransferforExpressiveSpeechSynthesiswithTacotron》介绍了「韵律学嵌入」（prosodyembedding）的概念。我们加强了附有韵律学编码器的Tacotron架构，可以计算人类语音片段（参考音频）中的低维度嵌入。
上一篇笔记可见：除夕：2020年3月新番李宏毅人类语言处理独家笔记TTS-14前言：Tacotron并没有解决所有的问题，有时候它出的发音会出错。这一次我们会先讲一讲Tacotron以外的一些模型。这些模型是…
本文介绍了Tacotron2，这是一种全神经TTS系统，该系统结合了序列到序列的递归网络，并通过改进的WaveNet声码器来关注预测梅尔谱图。最终的系统将语音为Tacotron级韵律和WaveNet级…
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…
基于Tacotron模型的语音实践.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、以及注意力机制来模拟生成人类…
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、以及注意力机制来模拟生成人类水平的频谱，期望它可以替代成为说书的。
论文：Tacotron：一个完全端到端的文本转语音模型（Tacotron:AFullyEnd-to-EndText-To-SpeechSynthesisModel）摘要：一个文本转语音的系统通常需要多个处理阶段，例如文本分析前端、声学模型和音频模块。构建这些组件经常需要多种...
Tacotron系列论文笔记TACOTRON:TOWARDSEND-TO-ENDSPEECHSYNTHESISNaturalTTSSynthesisbyConditioningWaveNetonMelSpectrogramPredictionsListitemUncoveringLatentStyleFactorsforExpressiveSpeechSynthesis
论文地址：该文介绍了一种非自回归的语音模型ParallelTacotron2，相比其它工作，该文可关注以下几个方面：可学习的上采样策略。相比于DurIAN、FastSpeech系列为代表的直接上采样，以及NAT为代表的高斯上采样，本文提出了可学习的上采样策略。
谷歌Tacotron的第一篇论文《TowardsEnd-to-EndProsodyTransferforExpressiveSpeechSynthesiswithTacotron》介绍了「韵律学嵌入」（prosodyembedding）的概念。我们加强了附有韵律学编码器的Tacotron架构，可以计算人类语音片段（参考音频）中的低维度嵌入。
上一篇笔记可见：除夕：2020年3月新番李宏毅人类语言处理独家笔记TTS-14前言：Tacotron并没有解决所有的问题，有时候它出的发音会出错。这一次我们会先讲一讲Tacotron以外的一些模型。这些模型是…
本文介绍了Tacotron2，这是一种全神经TTS系统，该系统结合了序列到序列的递归网络，并通过改进的WaveNet声码器来关注预测梅尔谱图。最终的系统将语音为Tacotron级韵律和WaveNet级…
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…
基于Tacotron模型的语音实践.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、以及注意力机制来模拟生成人类…
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、以及注意力机制来模拟生成人类水平的频谱，期望它可以替代成为说书的。
论文：Tacotron：一个完全端到端的文本转语音模型（Tacotron:AFullyEnd-to-EndText-To-SpeechSynthesisModel）摘要：一个文本转语音的系统通常需要多个处理阶段，例如文本分析前端、声学模型和音频模块。构建这些组件经常需要多种...
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