Synthesize Human Speech with WaveNet — Chainer Colab Notebook 0.0 ドキュメント
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WN-based TTSやりました / Natural TTS Synthesis by Conditioning WaveNet on Mel Spectrogram Predictions [arXiv:1712.05884] | LESS IS MORE
WN-based TTSやりました / Natural TTS Synthesis by Conditioning WaveNet on Mel Spectrogram Predictions [arXiv:1712.05884] Summary Thank you for coming to see my blog post about WaveNet text-to-speech. 論文リンク: https://arxiv.org/abs/1712.05884 オンラインデモ: Tacotron2: WaveNet-based text-to-speech demo コード r9y9/wavenet_vocoder, Rayhane-mamah/Tacotron-2 音声サンプル: https://r9y9.github.io/wavenet_vocoder/ 三行まとめ 自作Wave
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Parallel WaveNetの論文を読み解く - 某大学生の機械学習日記
原論文→https://arxiv.org/pdf/1711.10433.pdf Parallel WaveNetとは 簡単にいうならば、WaveNetよりも早く音声合成を行えるようにしたモデル。WaveNetではoutput音素を次の音素を出すためのinputとする回帰な接続をもつため音声一つ出すだけでも時間がかかるという問題点があった。それを解決するべくでてきたのがParallel-WaveNet。同時分布的な入力を使って出力を一発で出せるということから音声合成にかかった時間を短縮させた。個人的には、時系列的な入力を必要とした従来のWaveNetを使って、同時分布的な入力をつかうstudentモデルを学習させるための工夫のところが面白かった。蒸留(distillation)と呼ぶらしい。 学習 teacherモデルとstudentモデル(←学習させたいモデル)をつかう。論文ではteac
WaveNet - A Generative Model for Raw Audio [arXiv:1609.03499]
WaveNet - A Generative Model for Raw Audio [arXiv:1609.03499] 概要 WaveNet: A Generative Model for Raw Audio を読んだ Chainer 1.12で実装した はじめに Google DeepMindが音声生成の新たな手法を開発し発表しましたが、これが従来手法を大きく超える高い品質の音声を生成できると話題になりました。 発表から数日でGitHubには様々な実装が公開されましたが、私もChainerで実装してみました。（→GitHub) このWaveNetを実装するにあたり、 実装の詳細が論文に書いていない 1秒の音声を生成するのに90分かかる 学習コストが大きい といった点に注意が必要です。 特に音声生成はリアルタイムで行えるような速度が出ません。 DeepMindの中の人のツイートによると
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