Tacotron入门学习资料

Tacotron是Google在2017年提出的一个端到端的语音合成系统,能够直接从文本生成语音。本文汇总了Tacotron的相关学习资料,帮助读者快速入门这一语音合成技术。

1. 论文

Tacotron的原始论文是《Tacotron: Towards End-to-End Speech Synthesis》,发表于2017年。论文介绍了Tacotron的模型结构和训练方法,是学习Tacotron的基础。

2. 代码实现

GitHub上有多个Tacotron的开源实现,其中比较流行的包括:

keithito/tacotron: 基于TensorFlow的非官方实现,包含预训练模型NVIDIA/tacotron2: NVIDIA基于PyTorch的Tacotron 2实现

这些代码库都提供了详细的使用说明,可以帮助读者快速上手Tacotron的训练和测试。

3. 音频样本

要了解Tacotron的合成效果,可以听一听以下音频样本:

keithito的音频样本Google AI博客上的音频样本

4. 相关资源

Papers with Code上的Tacotron页面: 包含了Tacotron相关的论文、代码和任务Google AI博客介绍Tacotron的文章

5. 进阶阅读

在掌握了Tacotron的基础之后,可以进一步阅读以下相关论文:

Tacotron 2: Natural TTS Synthesis by Conditioning WaveNet on Mel Spectrogram PredictionsStyle Tokens: Unsupervised Style Modeling, Control and Transfer in End-to-End Speech Synthesis

希望这些资料能够帮助你快速入门Tacotron,开启语音合成的学习之旅! 如果你在学习过程中遇到任何问题,欢迎在评论区留言讨论。