语音合成：HIFI-Gan 方法解读

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摘要

提出HIFI-gan方法来提高采样和高保真度的语音合成。语音信号由很多不同周期的正弦信号组成，对于音频周期模式进行建模对于提高音频质量至关重要。其次生成样本的速度是其他同类算法的13.4倍，并且质量还很高。

前言

1. 主流的语音合成大部分分为两个阶段：1）预测低分辨率的中间表示，例如梅尔声谱图或语言特征，从中间表示合成原始波形音频。HIFI-gan主要是解决第二阶段的问题，从梅尔声谱图到高保真度的波形文件。
2. wavenet是一种自回归卷积神经网络，合成高质量的音频的效率低。
3. HIFI-gan提出鉴别器，每个鉴别器有子鉴别器来生成一段固定周期的音频。hifi-gan
4. hifi-GAN：包括一个生成器两个鉴别器：尺度检测器，多周期检测器。
   1. 生成器是一个卷积神经网络，输入是梅尔频谱图，提升采样，直到输出帧数与原音频相同。
   2. 

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      1. 多接受融合，MRF模块返回多个残差块的输出总和。
   3. 鉴别器：识别长期依赖关系是音频建模的关键。
      1. 多周期鉴别器MPD包括很多个子鉴别器
      2. 多尺度检测器：MSD连续评估音频序列
5. 训练
   1. GAN损失：交叉熵
      1. 

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   2. 梅尔声谱图损失函数
      1. 

         tez1KbhRcrHgsvm
   3. 特征匹配度损失：判断生成的样本与真实样本之间的不同程度。
      1. 

         PcfXWvrdHFpAIM3
   4. 判别器和生成器的损失函数为
      1. 

         hSaHtfLBV8QoNOe
6. 结果
   1. 与其他模型对比语音质量、合成速度、模型大小,hifi-gan都是略胜于其他模型的。