详解Android SDK1.6中Text-To-Speech(TTS)语音朗读

用于 open_stt 数据集的 PyTorch E2E ASR 用于训练语音识别任务的语言和声学模型的最少脚本集。 训练管道包括以下阶段： 基于字符的RNN语言模型 具有 CTC 损失的 CNN-RNN 声学模型 基于字符的 RNN 语言模型和具有 RNN-T 损失的 CNN-RNN 声学模型 使用强化学习和 RNN-T 损失进行微调 结果 下表显示了。 阶段 模型 失利 更新 核证减排量 世界范围内 1 LM 行政长官 2407000 2 是 反恐委员会 216850 19.9 57.0 3 LM+AM 循环神经网络 108425 21.7 45.6 4 LM+AM 强化学习 300 19.2 43.9 要求 PyTorch >= 1.3（带有错误修复 ） 预处理 基于 log mel 滤波器组的声学模型，带有 40 个大小为 25 毫秒的滤波器，

作者：Microsoft Research AI首席科学家 - 邓力 俞栋 This book provides a comprehensive overview of the recent advancement in the field of automatic speech recognition with a focus on deep learning models including deep neural networks and many of their variants. This is the first automatic speech recognition book dedicated to the deep learning approach. In addition to the rigorous mathematical treatment of the subject, the book also presents insights and theoretical foundation of a series of highly successful deep learning models.

VAE Tacotron-2： 非官方实现 仓库结构： Tacotron-2 ├── datasets ├── LJSpeech-1.1 (0) │   └── wavs ├── logs-Tacotron (2) │   ├── mel-spectrograms │   ├── plots │   ├── pretrained │   └── wavs ├── papers ├── tacotron │   ├── models │   └── utils ├── tacotron_output (3) │   ├── eval │   ├── gta │   ├── logs-eval │   │   ├── plots │   │   └── wavs │   └── natural └── training_data (1)    ├── audio    └── mels

项目开发移至GITHUB！ EmoFilt使非商业用途的语音合成引擎MBROLA可以通过操纵语音描述来表达情感。 它通过修改语音的旋律和节奏，匹配目标情感来做到这一点。 它是可用于34 languag

"Pitch Determination of Human Speech by the Harmonic Product Spectrum, the Harmonic Sum Spectrum and a Maximum Likelihood Estimate," Proceedings of the Symposium on Computer Processing in Communications, Vol. XIX, Polytechnic Press: Brooklyn, New York, (1970), pp. 779-797.

A Speaker-Independent Audio-Visual Model for Speech Separation(高质量翻译By翻译狗),详细解析音频分离的实现方式

NLP-Paper | Still work 本人在学习的过程中阅读过的论文就更新上来，对于自己精读的论文，会写一些阅读笔记上传，有兴趣的也可以一同分享完善。(内容同步更新到、) 注：对部分复现论文代码以及NLP其他工具代码放在这 ☞ Contents | 内容 Summarize | 综述 ：对话系统的最新研究和方向 | Chen et al,2017 Recent Advances and Challenges in Task-oriented Dialog Systems | 阅读笔记：面向任务型对话系统的最新研究和方向 | Zhang et al,2020 Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey | 阅读笔记：超详细的NLP预训练语言模型总结清单 | Xipeng Qiu et al,2020 Pre

情感文本转语音的深度学习 关于我们尝试使用深度学习方法进行情感文字转语音的摘要 内容 数据集 数据集 演讲人数 情绪化 话语数量 不重复提示数 期间 语言 评论 优点 缺点 24（12女，12男） 8（镇静，中立，快乐，悲伤，愤怒，恐惧，惊喜和恶心） 1440 2个 约1小时 英语 每个说话者都有4种表达中性情绪的声音，而8种说话则包含所有其他情绪的声音，因此每个说话者有60种言语 容易获得 包含的情绪很容易解释 话语非常有限 词汇不佳 用不同的声音说出相同的话 5（3男，2女） 5（中立，逗乐，生气困，厌恶） 6914（1568、1315、1293、1720、1018） 1150 约7小时 英文，法文（1名男性） 尝试大型语料库进行情感表达 逗乐的情绪包含非语言提示，例如咯咯笑等，这些提示不会显示在笔录中 同样，困倦也有打哈欠的声音。 我们免费提供的唯一大规模情感语料

定位相关的Tacotron 的PyTorch实现。 音频样本可以在找到。 可以在找到Colab演示。 图1： Tacotron（具有动态卷积注意）。 图2：示例梅尔谱图和注意图。 快速开始 确保您已安装Python 3.6和PyTorch 1.7或更高版本。 然后安装此软件包（以及）： pip install tacotron univoc 用法示例 import torch import soundfile as sf from univoc import Vocoder from tacotron import load_cmudict , text_to_id , Tacotron # download pretrained weights for the vocoder (and optionally move to GPU) vocoder = Vocoder .