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| 本文作者： 陳鳴鳩 | 2017-03-17 10:30 |
雷鋒網AI科技評論按：百度前段時間推出了語音合成應用 Deep Voice，雷鋒網也于近日回顧了百度在語音識別及語音合成的研究歷程《從SwiftScribe說起，回顧百度在語音技術的七年積累》，但對于不了解TTS的同學們來說，要理解 Deep Voice 同樣困難。
而近日，百度首席科學家吳恩達在 Twitter 上轉發(fā)了MIT Dhruv Parthasarathy 的一篇medium 文章，其詳細闡述了Baidu Deep Voice 的具體原理及操作方法。吳恩達表示，“如果你是語音合成的新手，那么這篇文章便是 Deep Voice 優(yōu)秀且可讀性強的一個總結。感謝@dhruvp! ”雷鋒網AI科技評論編譯，未經許可不得轉載，以下為原文內容：
我希望把 ML/AI 領域最新的重要文章做成一個系列，該領域的文章里有相當多非常直觀的思路，希望這些直觀的思路能在本文中有所展現(xiàn)。百度 Deep Voice 是一個應用深度學習把文本轉換成語音的系統(tǒng)， 這篇文章是本系列的第一篇博文，也是分析 Deep Voice 文章的上篇。
百度 Deep Voice
首先貼上Deep Voice 的 Arxiv鏈接：https://arxiv.org/abs/1702.07825
最近，吳恩達所在的百度人工智能團隊發(fā)布了一篇令人嘆為觀止的文章，文章介紹了一種基于深度學習把文本轉換成語音的新系統(tǒng)。文章中百度 Deep Voice 生成的錄音例子如下所示，讓結果來說話（錄音內容）
百度文本轉換語音系統(tǒng)成果。錄音來源：http://research.baidu.com/deep-voice-production-quality-text-speech-system-constructed-entirely-deep-neural-networks/
顯而易見，與 MacOS 的 TTS （文本轉換成語音）系統(tǒng)相比，百度 Deep Voice 生成的錄音聽起來更自然，更像人類朗讀的聲音。但以上結果應當注意到一個大前提——百度 Deep Voice 原型有一個先天優(yōu)勢，那就是它利用人類朗讀的一個錄音源件來進行訓練，這給它添加了一點人類說話的韻味。除此之外，Deep Voice還可以訪問頻率和持續(xù)時間數據。
除了能輸出高質量的語音，論文創(chuàng)新的幾個關鍵點是：
1. Deep Voice 將深度學習應用于語音合成的全過程。
以前的 TTS 系統(tǒng)會在某些環(huán)節(jié)上采用深度學習，但在Deep Voice之前，沒有團隊采用全深度學習的框架。
2.需要提取的特征非常少，因此容易應用于不同的數據集。
傳統(tǒng)語音合成需要進行大量的特征處理和特征構建，但百度通過使用深度學習避免了這些問題。這使得 Deep Voice 的應用范圍更加廣泛，使用起來也更加方便。論文中也提到，如果需要應用于新的數據集，與傳統(tǒng)系統(tǒng)動輒幾個星期的時間相比，Deep Voice 可以在幾個小時內完成重新調試：
傳統(tǒng)的 TTS 系統(tǒng)完成（重新訓練）需數天到數周的時間進行調節(jié)，而對Deep Voice進行手動操作和訓練模型所需的時間只要幾個小時就足夠。
3.與現(xiàn)有技術相比，這個系統(tǒng)非常高效，專為生產系統(tǒng)而設計。
相比于 DeepMind 關于人類音頻合成的開創(chuàng)性論文中實現(xiàn)的 WaveNet ，現(xiàn)在這個系統(tǒng)的有效速度提升了400倍。
我們專注于創(chuàng)建一個能迅速實現(xiàn)產品化的系統(tǒng)，這需要我們的模型能運行實時推斷。Deep Voice 可以在幾分之一秒內合成音頻，并在合成速度和音頻質量之間提供可調和的權衡。相比之下， WaveNet 合成一秒鐘的音頻，系統(tǒng)需要跑好幾分鐘。
光說說這些創(chuàng)新點就足以令人感到興奮不已了！但是它是如何工作的呢？這篇博文的剩余部分，將嘗試深入研究 Deep Voice 的不同部分，以及分析它們是如何融合在一起的。在此之前，可能你需要先看看這個視頻，了解一下基礎知識：
曾在斯坦福大學與Andrew Ng 一起工作的 Adam Coates 是 Deep Voice 的作者之一， Coates 博士在百度發(fā)表了關于把深度學習應用到語音的演講（從3:49處開始觀看）。
做好了功課，現(xiàn)在是時候深入探究 Deep Voice 的工作原理了！這篇博客的其余部分將遵循以下結構：
1.首先，看看 Deep Voice 如何理解一個例句并將其轉換為與人聲相似的語音（這一步就是大家熟知的合成流程）。
2.然后將推理流程進一步拆解，了解每個部分的作用。
3.接下來，我們將介紹這些獨立部分實際上是如何訓練的，以及實際的培訓數據和標簽。
4.最后，在下一篇博文中，我們將深究用于實現(xiàn)這些不同組件的深度學習架構。
現(xiàn)在讓我們立足高點，看看 Deep Voice 如何識別一個簡單的句子，并將其轉換為我們聽得見的音頻。
我們即將探究的流程具有以下結構：
Deep Voice 的推理線路。來源：https://arxiv.org/pdf/1702.07825.pdf
為了理解這些組件是什么，以及它們如何組合在一起，我們一起逐步細究合成的具體過程。我們來看看 Deep Voice 是如何處理下面這個句子的：
It was early spring.
以英語為代表的語言不是語音語言（phonetic）。
（雷鋒網AI科技評論按：語音語言指的是單詞拼寫與讀音一致的語言，比如拉丁語就是一種典型的語音語言，即單詞中沒有不發(fā)音的字母，每個字母都有固定的發(fā)音。 ）
例如以下單詞（參考于linguisticslearner），都帶后綴“ough”：
1.thoug （和 go 里面的 o 類似 ）
2.through （和 too 里面的 oo 類似）
3.cough （和 offer 里面的 off 類似 ）
4.rough （和 suffer 里面的的 uff 類似）
注意，即使它們有相同的拼寫，但它們的發(fā)音卻完全不同。如果我們的 TTS 系統(tǒng)使用拼寫作為其主要輸入，即使有相同的后綴，在接受為什么"thoug"和"rough"發(fā)音如此不同上，會不可避免地會陷入困境。 因此，我們需要使用稍微不同的表達方式，展示出更多的發(fā)音信息。
音素正是這樣的一樣東西。我們發(fā)出來的聲音由不同音素單位組成。將因素組合在一起，我們幾乎可以 重復發(fā)出任何單詞的發(fā)音。這里有幾個拆分成音素的詞語（改編自CMU的音素字典）：
· White Room - [ W, AY1, T, ., R, UW1, M,. ]
· Crossroads - [ K, R, AO1, S, R, OW2, D, Z, . ]
在音素旁邊的1，2等數字表示應該發(fā)重音的位置。此外，句號表示音間停頓。
因此 Deep Voice 的第一步是，利用一個簡單的音素字典，把每個句子直接轉換為對應的音素。
處理我們句子的第一步， Deep Voice 將具有以下輸入和輸出。
· Input - "It was earky spring"
· Output - [IH1, T, ., W, AA1, Z, ., ER1, L, IY0, ., S, P, R, IH1, NG,. ]
在下一篇博文中我們將介紹如何訓練這樣的模型。
現(xiàn)在有了音素后，我們需要估計在說話時，這些音素的發(fā)音時間。這也是一個有趣的問題，因為音素應該基于上下文來決定它們或長或短的持續(xù)時間。拿下面圍繞音素“AH N”的單詞舉例：
· Unforgettable
· Fun
相比第二個單詞，“AH N”顯然需要在第一個單詞里發(fā)更長的發(fā)音時間，我們可以訓練系統(tǒng)做到這一點。能夠理解每個音素，并預測它們的發(fā)音時長（以秒為單位）是關鍵。
在這一步我們的例句會變成以下形式：
· Input - [IH1, T, ., W, AA1, Z, ., ER1, L, IY0, ., S, P, R, IH1, NG,.]
· Output - [IH1 (0.1s), T(0.05s),. (0.01s),...]
基本頻率（藍線）是聲帶發(fā)出濁音音素期間產生的最低頻率（將其視為波形的形狀）。我們的目標是預測每個音素的基頻。
為了讓發(fā)音盡可能地接近人聲，我們還想要預測出每個音素的音調和語調。這一點從多方面考量，對以漢語為代表的語言尤為重要。因為這些語言中，相同的聲音，讀出不同的音調和重音具有完全不同的含義。預測每個音素的基頻有助于我們發(fā)好每一個音素，因為頻率會告訴系統(tǒng)，什么音素該發(fā)什么音高和什么音調。
此外，一些音素并不完全都發(fā)濁音，這意味著發(fā)這些音不需要每次都震動聲帶。
例如，拿發(fā)音“ssss”和“zzzz”做例子，注意到前者是清音 (unvoiced)，發(fā)音時聲帶沒有振動，而后者是濁音 (voiced) ，發(fā)音時聲帶振動了。
我們的基本頻率預測也將考慮到這一點，預測出何時應當發(fā)清音，何時應該發(fā)濁音。
在這一步我們的例句會變成以下形式：
· Input - [IH1, T, ., W, AA1, Z, ., ER1, L, IY0, ., S, P, ., R, Ih1, NG,.]
· Output - [IH1(140hz),T(142hz),. (Not voiced),...]
在最后一步，我們將音素、持續(xù)時間和基頻 (F0 profile) 合并，生成一個真正的音頻。
生成語音的最后一步是，合并音素、持續(xù)時間和頻率，輸出聲音。Deep Voice 是基于 DeepMind 的 WaveNet 基礎之上的改進版本，成功地實現(xiàn)了這一步。為了理解WaveNet的基礎架構，強烈建議閱讀他們的原創(chuàng)博客文章。
基于每個輸入的貢獻， DeepMind 的原始 WaveNet 可以把眾多不同輸入擴大指數倍。注意上面列出的指數樹結構。
資源：https://deepmind.com/blog/wavenet-generative-model-raw-audio/
WaveNet 生成原始波形，允許生成所有類型的聲音，不同的口音、情緒、呼吸和人類語音的其他基本部分都能包含在內，這樣的聲音和人類的聲音區(qū)別就非常小了。此外， WaveNet 甚至能在這一步之上生成音樂。
在發(fā)布的文章中，百度團隊通過優(yōu)化程序的執(zhí)行能力，特別是優(yōu)化執(zhí)行生成高頻輸入的能力來改進 WaveNet 。因此， WaveNet 需要幾分鐘來生成一秒鐘的新音頻，百度修改后的 WaveNet 可能只需要幾分之一秒完成同樣的任務，如 Deep Voice 的作者所述：
Deep Voice 可以在幾分之一秒內合成音頻，并在合成速度和音頻質量之間提供可調諧的權衡。相比之下，以前的 WaveNe 合成一秒鐘的音頻需要幾分鐘的運行時間。
下面是 Deep Voice 管道最后一步的輸入和輸出！
·Input - [IH1(140hz,0.5s), T(142hz, 0.1s),. (Not voiced, 0.2s), W(140hz, 0.3s), ...]
·Output - see bolow. 錄音
文字轉語音結果。錄音來源：http://research.baidu.com/deep-voice-production-quality-text-speech-system-constructed-entirely-deep-neural-networks/
三、概要
以上就是探究的結果了！通過這三個步驟，我們已經看到了 Deep Voice 如何理解一段簡單的文字，以及如何生成這段文字的讀音。以下是這些步驟的再次總結：
1.將文本轉換為音素?！癐t was early spring”
· [IH1, T, ., W, AA1, Z, ., ER1, L, IY0, ., S, P, R, IH1, NG,. ]
2.預測每個音素的發(fā)音持續(xù)時間和頻率。
· [IH1, T, ., W, AA1, Z, ., ER1, L, IY0, ., S, P, R, IH1, NG,. ] - > [IH1 (140hz, 0.5s), T (142hz, 0.1s), . (Not voiced, 0.2s), W (140hz, 0.3s),…]
3.合并音素、持續(xù)時間和頻率，輸出該文本的聲音。
· [IH1 (140hz, 0.5s), T (142hz, 0.1s), . (Not voiced, 0.2s), W (140hz, 0.3s),…] - > Audio
但是我們該如何實際訓練 Deep Voice 以便能夠執(zhí)行上述這些步驟呢？ Deep Voice 如何利用深度學習實現(xiàn)這個目標？
在下一篇博文中，我們將介紹 Deep Voice 訓練的方方面面，并展示更多底層神經網絡背后的奧妙，詳情請點擊以下鏈接 Baidu Deep Voice part2 - training
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