来源 | 微软研究院AI头条（ID: MSRAsia）
编者按：基于深度学习的端到端语音合成技术进展显著，但经典自回归模型存在生成速度慢、稳定性和可控性差的问题。去年，微软亚洲研究院和微软 Azure 语音团队联合浙江大学提出了快速、鲁棒、可控的语音合成系统 FastSpeech，近日研究团队又将该技术升级，提出了 FastSpeech 2 和 FastSpeech 2s，在提升语音合成质量的同时，大大简化了训练流程，减少了训练时间，加快了合成速度。
近年来，以 FastSpeech 为代表的非自回归语音合成（Text to Speech, TTS）模型相比传统的自回归模型（如 Tacotron 2）能极大提升合成速度，提升语音鲁棒性（减少重复吐词、漏词等问题）与可控性（控制速率和韵律），同时达到相匹配的语音合成质量。但是，FastSpeech 还面临以下几点问题：为了解决上述问题，微软亚洲研究院和微软 Azure 语音团队联合浙江大学提出了FastSpeech 的改进版 FastSpeech 2，它抛弃了 Teacher-Student 知识蒸馏框架降低训练复杂度，直接用真实的语音数据作为训练目标避免信息损失，同时引入了更精确的时长信息和语音中的其它可变信息（包括音高（Pitch）和音量（Energy）等）来提高合成的语音质量。基于 FastSpeech 2，我们还提出了加强版 FastSpeech 2s 以支持完全端到端的从文本到语音波形的合成，省略了梅尔频谱的生成过程。实验结果表明，FastSpeech 2 和 2s 在语音质量方面优于 FastSpeech，同时大大简化了训练流程减少了训练时间，还加快了合成的速度。FastSpeech 2 和 2s 的样例音频网址已经公开在：https://speechresearch.github.io/fastspeech2/论文公开在：https://arxiv.org/pdf/2006.04558.pdf图1：FastSpeech 2 和 2s 模型框架。图1（b）中的 LR 表示 FastSpeech 中的序列长度适配操作，图1（c）中的 LN 表示层归一化，可变信息预测器（variance predictor）包括时长、音高和能量预测器。FastSpeech 2 的模型架构如图1（a）所示，它沿用 FastSpeech 中提出的 Feed-Forward Transformer（FFT）架构，但在音素编码器和梅尔频谱解码器中加入了一个可变信息适配器（Variance Adaptor），从而支持在 FastSpeech 2 和 2s 中引入更多语音中变化的信息，例如时长、音高、音量（频谱能量）等，来解决语音合成中的一对多映射问题（文本到语音合成中，一条文本可以对应到多条可变的语音，这些可变信息包括语音时长、音高、音量等。FastSpeech 通过知识蒸馏降低语音训练目标的变化性来缓解一对多映射问题，但也造成了训练目标的信息损失。FastSpeech 2 通过引入对应的可变信息作为解码器输入，使输入输出信息尽量匹配，来解决这个问题）。可变信息适配器（Variance Adaptor）可变信息适配器如图1（b）所示，包含了多种可变信息的预测器。在本工作中引入了时长预测器、音高预测器和能量预测器。在训练时，模型直接使用可变信息的真实值，与编码器的输出融合，作为解码器的输入，同时训练预测器使其拟合真实的可变信息。在推理阶段，模型使用预测器预测的可变信息。可变信息预测器如图1（c）所示，由 ReLU 激活的2层一维卷积网络组成，每个网络后加上 Layer Norm 和 Dropout，以及最后输出标量的线性层。这个模块堆叠在音素编码器之上，并与 FastSpeech 2 模型共同训练，使用均方误差（MSE）作为损失函数。可变信息预测器的输出是对应的可变信息序列。其中音高预测器的输出是梅尔频谱对应的音高序列，能量预测器的输出是梅尔频谱的能量序列，而时长预测器的输出是音素的时长序列，与 FastSpeech 中的时长信息提取方式（使用自回归 Teacher 模型提取时长信息）不同，FastSpeech 2 使用一种开源的文字语音对齐工具（Montreal Forced Aligner, MFA）来提取更精准的时长信息。在 FastSpeech 2 的基础上，我们提出了 FastSpeech 2s 以实现完全端到端的文本到语音波形的合成。FastSpeech 2s 引入了一个波形解码器，如图1（d）所示，它以可变信息适配器的输出隐层序列为输入，以波形为输出。在训练时，为了帮助可变信息预测器的训练，梅尔频谱解码器及其训练损失函数被保留。在生成阶段，将梅尔频谱解码器丢弃后，使其成为一个文本到波形的端到端系统。为了验证 FastSpeech 2 和 2s 的有效性，我们从声音质量、训练和生成速度、可变信息分析、可控制性几个方面来进行评估和分析。我们选用 LJSpeech 数据集进行实验，LJSpeech 包含13100个英语音频片段和相应的文本，音频的总长度约为24小时，并对测试样本作了权威的 MOS 测试，每个样本至少被20个英语母语评测者评测。MOS 指标用来衡量声音接近人声的自然度和音质。对比我们的方法与以下语音样本：1) GT（Ground Truth），真实音频数据；2) GT (Mel + PWG)，用 Parallel WaveGAN（PWG）作为声码器（Vocoder）将真实梅尔频谱转换得到的音频；3) Tacotron 2 (Mel + PWG)；4) Transformer TTS (Mel + PWG)；5) FastSpeech（Mel + PWG）。从结果（如表1所示）中可以看出，FastSpeech 2 和 2s 的音质优于 FastSpeech，这证明了利用真实语音目标来训练模型的优势，同时也显示了通过提供额外的可变信息（音高、能量和更准确的音素时长）以解决一对多映射的有效性。我们将 FastSpeech 2 和 2s 与具有相似参数量的 FastSpeech 的训练速度和合成语音速度作对比（结果如表2所示）。可以看出，在训练速度上，由于 FastSpeech 2 去除了蒸馏的过程，该模型可以实现3倍的训练加速。在合成语音速度上，它可以在单卡上实现近205倍实时的毫秒级的端到端语音合成。在波形生成速度上，比自回归的 Transformer TTS 提速将近170倍。表2: FastSpeech 2 和 2s 与 FastSpeech 的训练速度和合成速度作对比。RTF 代表合成1秒的音频需要的时间。训练和测试的时间统计均在 36 Intel Xeon CPU，256GB内存和单张 V100 GPU 上进行，批大小分别是48和1。 FastSpeech 2 可以在模型中调节语速、音高和能量。这里展示音高调节效果，通过实验发现，将音高降低到 0.75x 或者升高到 1.5x，生成的语音均很清晰且不失真（结果如图2所示）。图2：音高调节实验。红色曲线代表修改后的基频曲线。对应的文本是：“They discarded this for a more completely Roman and far less beautiful letter.” 我们也比较了模型中一些重要组件和方法（包括引入音高、能量和更准确的时长信息）对生成音质效果的影响，通过 CMOS 的结果来衡量影响程度。由表3和表4可以看出，这些组件和方法确实有助于模型效果的提高。表3：从 Teacher 模型和 MFA 得到的 Duration 对比未来，我们将在 FastSpeech 2 中尝试引入更多的可变信息来提高并行语音合成的音质，并且尝试更加轻量的模型，从而进一步提升生成语音的速度。我们一直致力于语音方面的研究，包括文本到语音合成、低资源语音合成与识别、语音翻译、歌声及音乐合成等。欢迎关注我们语音方面的研究工作：https://speechresearch.github.io/
[1] FastSpeech: Fast, Robust and Controllable Text to Speechpaper: https://arxiv.org/pdf/1905.09263.pdfdemo: https://speechresearch.github.io/fastspeech/article (Chinese): https://mp.weixin.qq.com/s/aHupAjPNFdUdaG9Uof_obQarticle (English): https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/fastspeech-new-text-to-speech-model-improves-on-speed-accuracy-and-controllability/[2] FastSpeech 2: Fast and High-Quality End-to-End Text to Speechpaper: https://arxiv.org/pdf/2006.04558.pdfdemo: https://speechresearch.github.io/fastspeech2/
本文作者：任意、胡晨旭、谭旭、秦涛、赵晟、赵洲、刘铁岩
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