Deep Voice 3 对比 Unreal Speech

百度开发的 Deep Voice 3 代表了文本转语音 (TTS) 技术的重大飞跃，采用全卷积神经网络架构，专注于通过卷积序列学习扩展语音合成。该系统展示了语音合成自然性的卓越平衡，与最先进的神经 TTS 系统的质量相匹配，同时实现了高达十倍的训练速度。 Deep Voice 3 的设计允许处理大型数据集，对来自 2000 多个说话者的超过 800 小时的音频进行训练，使其在不同语言和语音之间具有高度通用性和可扩展性（[来源](https://arxiv.org /abs/1710.07654））。

Deep Voice 3 的主要功能包括创新地使用残差卷积层将文本编码为基于注意力的解码器的键和值向量。然后，该解码器借助预测波形合成的声码器参数的转换器网络来预测与输出音频相对应的梅尔标度对数幅度谱图。该系统的架构强调了文本预处理的重要性，包括规范化和使用特殊字符来指示停顿，这通过减少发音错误和增强语音的自然流畅来显着提高语音质量（[来源](https://arxiv.org/绝对/1710.07654））。

此外，Deep Voice 3 的独特之处在于它通过可训练的说话人嵌入来处理多说话人场景的方法，以及在仅音素、仅字符或混合字符和音素输入上训练模型的灵活性。这种适应性可以提高发音准确性，并能够使用音素词典纠正发音错误，满足现实世界应用程序的细微差别需求（来源）。

如需更详细地了解 Deep Voice 3 的架构，包括其编码器、解码器和转换器组件，及其对文本转语音技术未来的影响，您可以参考 [arXiv](https:// /arxiv.org/abs/1710.07654）。

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