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论文复习 语音识别论文综述·NLP·语音合成 年 纸 链接 2006/06 Connectionist Temporal Classification: Labelling UnsegmentedSequence Data with Recurrent Neural Networks 2015/06 Attention-Based Models for Speech Recognition 2015/08 Listen, Attend and Spell 2016/09 Joint CTC-Attention based End-to-End Speech Recognition using Multi-task Learning 2017/07 Attention Is All You Need 2018/10 BERT: Pre-training of Deep Bidir

消费税 再现：样式标记：端到端语音合成中的无监督样式建模，控制和传输（ ） Python和工具包版本 Python: '3.5.2' numpy: '1.13.1' tensorflow: '1.4' 样本和预训练模型 在可以找到样本，进行了两种实验： 参考音频条件： BZ_440K.wav是在Blizzard2013上训练的模型的推理结果，为440K步长（batch_size = 16），调节的参考音频是从其测试集中选取的。 LJ_448K.wav是在LJ_Speech上训练的模型的另一个推论结果，为448K步长（batch_size = 16），调节的参考音频也从其测试集中选取。 消费税的组合： normal.wav和slow.wav是在LJ_Speech上训练的模型的两个推断结果，两者之间的区别是通过选择不同的样式标记进行样式嵌入。 high.w

eSpeak NG文字转语音 eSpeak NG是一款紧凑的开源软件文本到语音合成器，适用于Linux，Windows，Android和其他操作系统。 它支持。 它基于乔纳森·达丁顿（Jonathan Duddington）创建的eSpeak引擎。 eSpeak NG使用“共振峰合成”方法。 这允许以小尺寸提供许多语言。 语音清晰，可以高速使用，但不如基于人类语音记录的大型合成器那么自然或流畅。 它还支持Klatt共振峰合成，以及使用MBROLA作为后端语音合成器的功能。 eSpeak NG的提供方式如下： 一个程序（Linux和Windows），用于说出文件或stdin中的文本。 供其他程序使用的版本。 （在Windows上，这是一个DLL）。 Windows的SAPI5版本，因此可以与屏幕阅读器和其他支持Windows SAPI5界面的程序一起使用。 eSpeak NG已被

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

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 .

语音合成工具 Speech synthesis，支持男声、女声、机器合成声，免安装，亲测可用！！！

Chrome 71更新 由于用户滥用了语音合成API（ADS，虚假系统警告），因此Google决定在未由用户手势（点击，触摸等）触发的情况下删除该API在浏览器中的使用。 这意味着，例如，如果artyom.say("Hello")未包装在用户事件中，则无法调用它。 因此，在每次加载页面时，用户将需要在每个页面上至少单击一次以允许在网站中使用该API，否则将引发以下异常：“ [Deprecation] speechSynthesis.speak（）是未经用户激活的自M71以来，自2018年12月左右起不再允许使用。有关更多详细信息，请参见 ” 有关更多信息，请访问Bug或。 要绕过此错误，用户将需要与网站进行至少一次手动交互，例如单击一次： < button id =" btn " > Allow Voice Synthesis </ button > < script src ="