当前位置: 首页 > news >正文

讯飞智作 AI 配音技术浅析(二):深度学习与神经网络

讯飞智作 AI 配音技术依赖于深度学习与神经网络,特别是 TacotronWaveNet 和 Transformer-TTS 模型。这些模型通过复杂的神经网络架构和数学公式,实现了从文本到自然语音的高效转换。


一、Tacotron 模型

Tacotron 是一种端到端的语音合成模型,能够直接从文本生成语音频谱(Mel-spectrogram),然后通过声码器生成最终的语音信号。其主要优势在于能够捕捉文本与语音之间的复杂关系,生成自然流畅的语音。

1. 模型架构

Tacotron 的架构主要包括以下几个部分:

1.编码器(Encoder)

2.注意力机制(Attention Mechanism)

3.解码器(Decoder)

4.后处理网络(Post-processing Network)

    2. 详细技术解析
    1. 编码器(Encoder)

    功能:将输入的文本序列转换为隐藏表示(hidden representations),捕捉文本的语义和语法信息。

    过程

    • 文本嵌入(Text Embedding):将每个字符或单词转换为向量表示。

      其中,x_{t}​ 是第 t 个字符,\textbf{e}_{t} 是其对应的嵌入向量。

    • 卷积层(Convolutional Layers):使用多层一维卷积神经网络(1D CNN)来捕捉文本的局部特征。

    • 双向长短期记忆网络(Bi-directional LSTM):捕捉文本的上下文信息。

      其中,\textbf{h}_{t}​ 是第 t 个时间步的隐藏状态。

    输出:编码器输出一个隐藏状态序列 \textbf{H}=\left \{ \textbf{h}_{1},\textbf{h}_{2},...,\textbf{h}_{T} \right \},作为注意力机制的输入。

    2. 注意力机制(Attention Mechanism)

    功能:在解码过程中,选择性地关注输入文本的不同部分,生成相应的语音频谱。

    过程

    • 计算注意力权重

      其中,\textbf{s}_{i-1}​ 是解码器在第 i-1 个时间步的隐藏状态,\textrm{score} 是评分函数(如点积、拼接等)。

    • 计算上下文向量

    输出:上下文向量 \textbf{c}_{i},用于指导解码器生成语音频谱。

    3. 解码器(Decoder)

    功能:根据上下文向量和之前的语音频谱,生成当前时间步的语音频谱。

    过程

    • LSTM 层

      其中,\textbf{y}_{i-1}​ 是之前生成的语音频谱。

    • 全连接层

      生成当前时间步的语音频谱预测。

    输出:语音频谱序列 \textbf{Y}=\left \{ \textbf{y}_{1},\textbf{y}_{2},...,\textbf{y}_{N} \right \}

    4. 后处理网络(Post-processing Network)

    功能:将预测的语音频谱转换为最终的语音信号。

    过程

    • 使用声码器(Vocoder):Tacotron 通常使用 Griffin-Lim 算法作为声码器,将梅尔频谱转换为语音波形。

    输出:最终的语音波形 \textbf{w}

    3. 关键技术公式总结

    二、WaveNet 模型

    WaveNet 是一种基于卷积神经网络的声码器,能够生成高保真度的语音波形。其主要优势在于能够捕捉语音中的细微变化,生成非常自然的语音。

    1. 模型架构

    WaveNet 的架构主要包括以下几个部分:

    1.因果卷积层(Causal Convolutional Layers)

    2.扩张卷积层(Dilated Convolutional Layers)

    3.门控激活单元(Gated Activation Units)

    4.残差连接(Residual Connections)

    5.跳跃连接(Skip Connections)

    6.输出层(Output Layer)

      2. 详细技术解析
      1. 因果卷积层(Causal Convolutional Layers)

      功能:确保模型在生成当前样本时,只依赖于之前的样本。

      过程

      • 使用一维卷积神经网络(1D CNN),并通过填充(padding)实现因果性。
      2. 扩张卷积层(Dilated Convolutional Layers)

      功能:增加感受野(receptive field),捕捉更长时间的依赖关系。

      过程

      • 在卷积层中引入扩张因子(dilation factor),使得卷积操作跳过若干个样本。

        其中,d 是扩张因子,\textbf{W}^{\left ( l \right )} 是卷积核。

      3. 门控激活单元(Gated Activation Units)

      功能:引入非线性,增强模型的表达能力。

      过程

      • 使用门控机制,将卷积输出分为两部分:

        其中,\ast 表示卷积操作,\odot 表示逐元素相乘,\sigma 是 sigmoid 函数。

      4. 残差连接(Residual Connections)

      功能:缓解梯度消失问题,促进梯度流动。

      过程

      • 将卷积层的输入与输出相加:

      5. 跳跃连接(Skip Connections)

      功能:将底层信息直接传递到高层,增强模型的表达能力。

      过程

      • 将每一层的输出通过跳跃连接传递到输出层:

      6. 输出层(Output Layer)

      功能:将模型输出转换为最终的语音波形。

      过程

      • 使用全连接层,将跳跃连接的结果映射到语音波形的概率分布:

      3. 关键技术公式总结

      三、Transformer-TTS 模型

      Transformer-TTS 模型基于 Transformer 架构,利用自注意力机制(Self-Attention)捕捉文本与语音之间的长距离依赖关系,生成更加自然的语音。

      1. 模型架构

      Transformer-TTS 的架构主要包括以下几个部分:

      1.编码器(Encoder)

      2.解码器(Decoder)

      3.位置编码(Positional Encoding)

      4.多头自注意力机制(Multi-head Self-Attention)

      5.前馈神经网络(Feed-Forward Neural Network)

      6.输出层(Output Layer)

        2. 详细技术解析
        1. 位置编码(Positional Encoding)

        功能:为序列中的每个位置添加位置信息,使模型能够感知序列的顺序。

        过程

        • 使用正弦和余弦函数生成位置编码:

          其中,pos 是位置,i 是维度索引,d_{\textrm{model}} 是模型的维度。

        2. 多头自注意力机制(Multi-head Self-Attention)

        功能:捕捉序列中不同位置之间的依赖关系。

        过程

        • 将输入序列分割成多个头(heads),分别进行自注意力计算:

          其中,Q,K,V 分别是查询、键和值矩阵,\textbf{W}_{i}^{Q},\textbf{W}_{i}^{K},\textbf{W}_{i}^{V}​ 是对应的权重矩阵,\textbf{W}^{O} 是输出权重矩阵。

        • 注意力计算

        3. 前馈神经网络(Feed-Forward Neural Network)

        功能:为每个位置提供非线性变换。

        过程

        • 使用两层全连接层:

        4. 编码器和解码器
        • 编码器:由多层多头自注意力机制和前馈神经网络组成。
        • 解码器:除了多头自注意力机制和前馈神经网络外,还包含编码器-解码器注意力机制。
        5. 输出层

        功能:将解码器输出转换为语音频谱。

        过程

        • 使用线性层将解码器输出映射到语音频谱:

        3. 关键技术公式总结

        相关文章:

        讯飞智作 AI 配音技术浅析(二):深度学习与神经网络

        讯飞智作 AI 配音技术依赖于深度学习与神经网络,特别是 Tacotron、WaveNet 和 Transformer-TTS 模型。这些模型通过复杂的神经网络架构和数学公式,实现了从文本到自然语音的高效转换。 一、Tacotron 模型 Tacotron 是一种端到端的语音合成模型&#xff…...

        基于单片机的超声波液位检测系统(论文+源码)

        1总体设计 本课题为基于单片机的超声波液位检测系统的设计,系统的结构框图如图2.1所示。其中包括了按键模块,温度检测模块,超声波液位检测模块,显示模块,蜂鸣器等器件设备。其中,采用STC89C52单片机作为主控…...

        Autogen_core: test_code_executor.py

        目录 代码代码解释 代码 import textwrapimport pytest from autogen_core.code_executor import (Alias,FunctionWithRequirements,FunctionWithRequirementsStr,ImportFromModule, ) from autogen_core.code_executor._func_with_reqs import build_python_functions_file f…...

        从0开始使用面对对象C语言搭建一个基于OLED的图形显示框架

        目录 前言 环境介绍 代码与动机 架构设计,优缺点 博客系列指引 前言 笔者前段时间花费了一周,整理了一下自从TM1637开始打算的,使用OLED来搭建一个通用的显示库的一个工程。笔者的OLED库已经开源到Github上了,地址在&#xf…...

        Java实现.env文件读取敏感数据

        文章目录 1.common-env-starter模块1.目录结构2.DotenvEnvironmentPostProcessor.java 在${xxx}解析之前执行,提前读取配置3.EnvProperties.java 这里的path只是为了代码提示4.EnvAutoConfiguration.java Env模块自动配置类5.spring.factories 自动配置和注册Enviro…...

        Go反射指南

        概念: 官方对此有个非常简明的介绍,两句话耐人寻味: 反射提供一种让程序检查自身结构的能力反射是困惑的源泉 第1条,再精确点的描述是“反射是一种检查interface变量的底层类型和值的机制”。 第2条,很有喜感的自嘲…...

        Fullcalendar @fullcalendar/react 样式错乱丢失问题和导致页面卡顿崩溃问题

        问题描述: 我使用 fullcalendar的react版本时,出现了一个诡异的问题,当我切换到 一个iframe页面时(整个页面是一个iframe嵌入的),再切换回来日历的样式丢失了!不仅丢失了样式还导致页面崩溃了&…...

        【电工基础】4.低压电器元件,漏电保护器,熔断器,中间继电器

        一。漏电保护器 1.使用区域 我们在家用总开关上使用空气开关(断路器),其余的厨房卧室为漏电保护器。 2.漏电保护器的简介 1.漏电:就是流入的电流和流出的电流不等,意味着电路回路中还有其它分支,可能是电流通过人体进…...

        有限元分析学习——Anasys Workbanch第一阶段笔记梳理

        第一阶段笔记主要源自于哔哩哔哩《ANSYS-workbench 有限元分析应用基础教程》 张晔 主要内容导图: 笔记导航如下: Anasys Workbanch第一阶段笔记(1)基本信息与结果解读_有限元分析变形比例-CSDN博客 Anasys Workbanch第一阶段笔记(2)网格单元与应力奇…...

        C++中常用的十大排序方法之1——冒泡排序

        成长路上不孤单😊😊😊😊😊😊 【😊///计算机爱好者😊///持续分享所学😊///如有需要欢迎收藏转发///😊】 今日分享关于C中常用的排序方法之——冒泡排序的相关…...

        vscode+WSL2(ubuntu22.04)+pytorch+conda+cuda+cudnn安装系列

        最近在家过年闲的没事,于是研究起深度学习开发工具链的配置和安装,之前欲与天公试比高,尝试在win上用vscodecuda11.6vs2019的cl编译器搭建cuda c编程环境,最后惨败,沦为笑柄,痛定思痛,这次直接和…...

        手撕Diffusion系列 - 第十一期 - lora微调 - 基于Stable Diffusion(代码)

        手撕Diffusion系列 - 第十一期 - lora微调 - 基于Stable Diffusion(代码) 目录 手撕Diffusion系列 - 第十一期 - lora微调 - 基于Stable Diffusion(代码)Stable Diffusion 原理图Stable Diffusion的原理解释Stable Diffusion 和Di…...

        【Block总结】OutlookAttention注意力,捕捉细节和局部特征|即插即用

        论文信息 标题: VOLO: Vision Outlooker for Visual Recognition作者: Li Yuan, Qibin Hou, Zihang Jiang, Jiashi Feng, Shuicheng Yan代码链接: https://github.com/sail-sg/volo论文链接: https://arxiv.org/pdf/2106.13112 创新点 前景注意力机制: VOLO引入了一种称为“…...

        网络攻防实战指北专栏讲解大纲与网络安全法

        专栏 本专栏为网络攻防实战指北,大纲如下所示 进度:目前已更完准备篇、HTML基础 计划:所谓基础不牢,地动山摇。所以下一步将持续更新基础篇内容 讲解信息安全时,结合《中华人民共和国网络安全法》(以下简…...

        【已解决】windows7虚拟机安装VMtools频繁报错

        为了在虚拟机VMware中安装win7,题主先在网上下载了windows7 professional版本的镜像,在vmware中安装vmtools时报错,信息如下 (安装程序无法继续,本程序需要您将此虚拟机上安装的操作系统更新到SP1) 然后就…...

        蓝桥杯模拟算法:多项式输出

        P1067 [NOIP2009 普及组] 多项式输出 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 这道题是一道模拟题&#xff0c;我们需要分情况讨论&#xff0c;我们需要做一下分类讨论 #include <iostream> #include <cstdlib> using namespace std;int main() {int n;cin >> n;for…...

        冲刺蓝桥杯之速通vector!!!!!

        文章目录 知识点创建增删查改 习题1习题2习题3习题4&#xff1a;习题5&#xff1a; 知识点 C的STL提供已经封装好的容器vector&#xff0c;也可叫做可变长的数组&#xff0c;vector底层就是自动扩容的顺序表&#xff0c;其中的增删查改已经封装好 创建 const int N30; vecto…...

        知识管理平台在数字经济时代推动企业智慧决策与知识赋能的路径分析

        内容概要 在数字经济时代&#xff0c;知识管理平台被视为企业智慧决策与知识赋能的关键工具。其核心作用在于通过高效地整合、存储和分发企业内部的知识资源&#xff0c;促进信息的透明化与便捷化&#xff0c;使得决策者能够在瞬息万变的市场环境中迅速获取所需信息。这不仅提…...

        IT服务管理平台(ITSM):构建高效运维体系的基石

        IT服务管理平台(ITSM):构建高效运维体系的基石 在数字化转型浪潮的推动下,企业对IT服务的依赖日益加深,如何高效管理和优化IT服务成为企业面临的重要课题。IT服务管理平台(ITSM)应运而生,以其系统化的管理方法和工具,助力企业实现IT服务的规范化、高效化和智能化。本…...

        [EAI-026] DeepSeek-VL2 技术报告解读

        Paper Card 论文标题&#xff1a;DeepSeek-VL2: Mixture-of-Experts Vision-Language Models for Advanced Multimodal Understanding 论文作者&#xff1a;Zhiyu Wu, Xiaokang Chen, Zizheng Pan, Xingchao Liu, Wen Liu, Damai Dai, Huazuo Gao, Yiyang Ma, Chengyue Wu, Bin…...

        脑机新手指南(八):OpenBCI_GUI:从环境搭建到数据可视化(下)

        一、数据处理与分析实战 &#xff08;一&#xff09;实时滤波与参数调整 基础滤波操作 60Hz 工频滤波&#xff1a;勾选界面右侧 “60Hz” 复选框&#xff0c;可有效抑制电网干扰&#xff08;适用于北美地区&#xff0c;欧洲用户可调整为 50Hz&#xff09;。 平滑处理&…...

        电脑插入多块移动硬盘后经常出现卡顿和蓝屏

        当电脑在插入多块移动硬盘后频繁出现卡顿和蓝屏问题时&#xff0c;可能涉及硬件资源冲突、驱动兼容性、供电不足或系统设置等多方面原因。以下是逐步排查和解决方案&#xff1a; 1. 检查电源供电问题 问题原因&#xff1a;多块移动硬盘同时运行可能导致USB接口供电不足&#x…...

        测试markdown--肇兴

        day1&#xff1a; 1、去程&#xff1a;7:04 --11:32高铁 高铁右转上售票大厅2楼&#xff0c;穿过候车厅下一楼&#xff0c;上大巴车 &#xffe5;10/人 **2、到达&#xff1a;**12点多到达寨子&#xff0c;买门票&#xff0c;美团/抖音&#xff1a;&#xffe5;78人 3、中饭&a…...

        今日学习:Spring线程池|并发修改异常|链路丢失|登录续期|VIP过期策略|数值类缓存

        文章目录 优雅版线程池ThreadPoolTaskExecutor和ThreadPoolTaskExecutor的装饰器并发修改异常并发修改异常简介实现机制设计原因及意义 使用线程池造成的链路丢失问题线程池导致的链路丢失问题发生原因 常见解决方法更好的解决方法设计精妙之处 登录续期登录续期常见实现方式特…...

        AI,如何重构理解、匹配与决策?

        AI 时代&#xff0c;我们如何理解消费&#xff1f; 作者&#xff5c;王彬 封面&#xff5c;Unplash 人们通过信息理解世界。 曾几何时&#xff0c;PC 与移动互联网重塑了人们的购物路径&#xff1a;信息变得唾手可得&#xff0c;商品决策变得高度依赖内容。 但 AI 时代的来…...

        Spring是如何解决Bean的循环依赖:三级缓存机制

        1、什么是 Bean 的循环依赖 在 Spring框架中,Bean 的循环依赖是指多个 Bean 之间‌互相持有对方引用‌,形成闭环依赖关系的现象。 多个 Bean 的依赖关系构成环形链路,例如: 双向依赖:Bean A 依赖 Bean B,同时 Bean B 也依赖 Bean A(A↔B)。链条循环: Bean A → Bean…...

        用递归算法解锁「子集」问题 —— LeetCode 78题解析

        文章目录 一、题目介绍二、递归思路详解&#xff1a;从决策树开始理解三、解法一&#xff1a;二叉决策树 DFS四、解法二&#xff1a;组合式回溯写法&#xff08;推荐&#xff09;五、解法对比 递归算法是编程中一种非常强大且常见的思想&#xff0c;它能够优雅地解决很多复杂的…...

        [拓扑优化] 1.概述

        常见的拓扑优化方法有&#xff1a;均匀化法、变密度法、渐进结构优化法、水平集法、移动可变形组件法等。 常见的数值计算方法有&#xff1a;有限元法、有限差分法、边界元法、离散元法、无网格法、扩展有限元法、等几何分析等。 将上述数值计算方法与拓扑优化方法结合&#…...

        Linux-进程间的通信

        1、IPC&#xff1a; Inter Process Communication&#xff08;进程间通信&#xff09;&#xff1a; 由于每个进程在操作系统中有独立的地址空间&#xff0c;它们不能像线程那样直接访问彼此的内存&#xff0c;所以必须通过某种方式进行通信。 常见的 IPC 方式包括&#…...

        Pandas 可视化集成:数据科学家的高效绘图指南

        为什么选择 Pandas 进行数据可视化&#xff1f; 在数据科学和分析领域&#xff0c;可视化是理解数据、发现模式和传达见解的关键步骤。Python 生态系统提供了多种可视化工具&#xff0c;如 Matplotlib、Seaborn、Plotly 等&#xff0c;但 Pandas 内置的可视化功能因其与数据结…...