微软推出全新文本到语音转换系统E2 TTS（Embarrassingly Easy Text-to-Speech），这是一种非自回归（non-autoregressive）的零样本（zero-shot）文本到语音合成技术，意味着它能够在没有特定训练数据的情况下，模仿任何人的声音来生成自然听起来的语音。E2 TTS的提出，展示了在文本到语音转换领域中，即使采用简单的模型，也能实现与以往复杂模型相媲美甚至更优的性能，这为未来语音技术的进一步发展和应用提供了新的可能性。
- 项目主页：https://www.microsoft.com/en-us/research/project/e2-tts
例如，你写了一段文字，E2 TTS可以立即把它转换成听起来非常自然的语音，就像真人说出来的一样。而且，它不需要复杂的设置或大量的训练数据来学习如何模仿一个特定的声音。这就像是有一个虚拟的声优，能够随时随地为你的文字配音。
主要功能：
- 将文本转换为自然听起来的语音。
- 零样本学习能力，即使用少量的音频样本也能模仿新的声音。
- 非自回归模型，能够快速生成语音，而不是逐字逐句地慢慢生成。
主要特点：
- 简单性：E2 TTS的架构非常简单，只包含两个主要模块：基于流匹配的梅尔频谱图生成器和声码器。
- 高效性：由于非自回归的特性，E2 TTS能够快速地进行语音合成，适合实时应用。
- 灵活性：E2 TTS在输入表示上具有灵活性，提出了几种变体来提高推理期间的可用性。
工作原理：
- 文本转换：将文本输入转换为字符序列，并添加填充标记以匹配输出的梅尔滤波器组序列长度。
- 梅尔频谱图生成：使用基于流匹配的Transformer模型，根据音频填充任务进行训练，学习文本和音频之间的对应关系。
- 声码器：将梅尔频谱图转换为可听语音信号。
具体应用场景：
- 虚拟助手：为智能设备和虚拟助手提供自然语音输出。
- 有声读物：自动将电子书或文档转换成有声书。
- 客户服务：在客户服务中自动生成语音回复，提高响应效率。
- 语言学习：帮助语言学习者练习发音和听力。
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