开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

是否仍然通过Node JS Google Text-to-speech客户端支持Wavenet语音？

是的，Node.js Google Text-to-speech客户端仍然支持Wavenet语音。Wavenet是一种基于深度学习的语音合成技术，它能够生成更加自然、流畅的语音。通过使用Node.js Google Text-to-speech客户端，开发人员可以轻松地将文本转换为语音，并选择使用Wavenet语音合成引擎来生成高质量的语音。这在许多应用场景中非常有用，例如语音助手、语音导航、语音广播等。如果您想了解更多关于Node.js Google Text-to-speech客户端和Wavenet语音合成的信息，您可以访问腾讯云的语音合成产品页面：腾讯云语音合成。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

谷歌云重大更新：Text-to-Speech现已支持26种WaveNet语音

它会通过识别音调模式模仿语音中的重音和语调（语言学中称为韵律）。...除了比以前的型号产生更有说服力的语音片段之外，它还更高效——在Google的云TPU硬件上运行，WaveNet可以在50毫秒内生成一秒钟的样本。...Cloud Text-to-Speech现在提供17种新的WaveNet语音，并支持14种语言和变体。...总共有56种声音：30种标准声音和26种WaveNet语音（获取完整列表：cloud.google.com/text-to-speech/docs/voices）。 ?...扩展的WaveNet支持并不是Cloud Text-to-Speech客户唯一的新功能。以前在测试版中提供的音频配置文件正在推出。

1.8K4 0

谷歌文本转语音系统更新可选择学习模型

据外媒报道，近日，谷歌更新了其云端文本转语音（Cloud Text-to-Speech）API。...Cloud Text-to-Speech服务支持12种语言，并可转换32种声音。...即使是复杂的文本内容，例如姓名、日期、时间、地址等，Cloud Text-to-Speech也可以立刻发出准确且道地的发音，用户可以自己调整音调、语速和音量，还支持包含MP3和WAV等多种音频格式等。...Cloud Text-to-Speech服务，是以DeepMind团队的WaveNet为基础。...WaveNet是一种原始音频生成模型，运用WaveNet可以把一系列高保真度的声音转化为语音，2016年DeepMind团队推出了第一版的WaveNet，最近团队又推出升级版WaveNet，较第一版本模型所生成的原始音频波形快了

1.3K0 0

学界 | 语音合成领域的首个完全端到端模型，百度提出并行音频波形生成模型ClariNet

选自百度作者：Wei Ping、Kainan Peng、Jitong Chen 机器之心编辑语音合成（Text-to-Speech，TTS）是将自然语言文本转换成语音音频输出的技术，在 AI...WaveNet 是能够完美模仿人类声音的最前沿语音合成技术（Google I/O 大会所展示的超逼真合成语音的背后技术）。自从其被提出，就得到了广泛的离线应用。...更值得注意的是，ClariNet 还是语音合成领域第一个完全端到端的系统，可以通过单个神经网络，直接将文本转换为原始的音频波形。...先前为业界所熟知的「端到端」语音合成系统（比如 Google 提出的 Tacotron，百度之前提出的 Deep Voice 3），实际是先将文本转换为频谱（spectrogram），然后通过波形生成模型...论文：ClariNet: Parallel Wave Generation in End-to-End Text-to-Speech ?

1.1K0 0

动态 | Deepmind语音生成模型WaveNet正式商用：效率提高1000倍

AI科技评论消息：2017年10月4日，Deepmind发表博客称，其一年前提出的生成原始音频波形的深层神经网络模型WaveNet已正式商用于Google Assistant中，该模型比起一年前的原始模型效率提高...在过去12个月中，我们一直在努力大幅度提高这一模型的速度和质量，而今天，我们自豪地宣布，WaveNet的更新版本已被集成到Google Assistant中，用于生成各平台上的所有英语和日语语音。...新的WaveNet模型可以为Google Assistant提供一系列更自然的声音。...为了理解WaveNet如何提升语音生成，我们需要先了解当前文本到语音（Text-to-Speech，TTS）或语音合成系统的工作原理。...改进版的WaveNet模型仍然生成原始波形，但速度比原始模型快1000倍，每创建一秒钟的语音只需要50毫秒。

1.1K13 0

业界 | 历经一年，DeepMind WaveNet语音合成技术正式产品化

而 DeepMind 一年前宣布的语音合成技术 WaveNet 也正式产品化，融入谷歌助手之中。本文对升级后的 WaveNet 技术做了解读。...首先需要理解今天的「文本到语音」（text-to-speech，TTS）系统或语音合成（speech synthesis）系统的工作方式。...最新改进的 WaveNet 模型仍然能生成新的信号波形但是是以原始模型的 1000 倍的速度生成，意味着它只需要 50ms 就可以生成 1 秒的语音。...具体来说就是，可以使用多种语音训练网络。从而，即使对于所需输出的语音只有少量的训练数据，仍然可以生成高质量、细致入微的语音。...原文链接：https://deepmind.com/blog/wavenet-launches-google-assistant/ 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。

1.4K6 0

业界 | 谷歌发布TTS新系统Tacotron 2：直接从文本生成类人语音

选自Google Blog 作者：Jonathan Shen、Ruoming Pang 机器之心编译参与：黄小天、刘晓坤近日，谷歌在其官方博客上推出了新的语音合成系统 Tacotron 2，包括一个循环序列到序列特征预测网络和一个改良的...Tacotron 2 是在过去研究成果 Tacotron 和 WaveNet 上的进一步提升，可直接从文本中生成类人语音，相较于专业录音水准的 MOS 值 4.58，Tacotron 2 取得了 4.53...几十年来人们一直希望可以从文本生成听感自然的语音系统（text-to-speech，TTS）。过去几年来，TTS 研究取得了重大进展，完整 TTS 系统的各个独立部分得到了很大的性能提升。...通过结合过去的研究成果如 Tacotron 和 WaveNet，我们获得了更大的性能提升，最终构建出了新系统 Tacotron2。...TTS 新系统取得了当前最佳的结果，可以在这里试听 Tacotron2 生成的语音样本：https://google.github.io/tacotron/publications/tacotron2/

1.4K13 0

百度推出完全端到端的并行音频波形生成模型，比WaveNet快千倍 | 论文

稿件来源：百度硅谷研究院量子位授权转载 | 公众号 QbitAI 语音合成（Text-to-Speech，TTS）是将自然语言文本转换成语音音频输出的技术，在AI时代的人机交互中扮演至关重要的角色。...同时clarinet是一种”端到端”的乐器，而且其声音与人的声音接近最近，百度硅谷人工智能实验室的研究员提出的ClariNet（合成语音展示），是一种全新的基于WaveNet的并行音频波形（raw...WaveNet 是目前能够完美模仿人类声音的语音合成技术（注：Google I/O大会所展示的超逼真语音合成背后的支撑技术）,自从其被提出，就得到了广泛的离线应用。...更值得注意的是，ClariNet还是语音合成领域第一个完全的端到端系统（end-to-end system），可以通过单个神经网络，直接将文本转换为原始的音频波形（raw audio waveform）...而先前为业界所熟知的“端到端”语音合成系统（比如Google提出的Tacotron，百度之前提出的Deep Voice 3 ），实际是先将文本转换为频谱（spectrogram），然后通过波形生成模型WaveNet

5600 0

学界 | 谷歌全端到端语音合成系统Tacotron：直接从字符合成语音

该论文作者认为这一新思路相比去年 DeepMind 的 WaveNet 以及百度刚刚提出的 DeepVoice 具有架构上的优势。点击阅读原文下载论文。...此前，WaveNet（van den Oord et al., 2016）是一种用于生成音频的强大模型。...论文：Tacotron：一个完全端到端的文本转语音合成模型（Tacotron: A Fully End-to-End Text-To-Speech Synthesis Model） ?...在本论文里，我们提出了 Tacotron——一种端到端的生成式文本转语音模型，可以直接从字符合成语音。通过配对数据集的训练，该模型可以完全从随机初始化从头开始训练。...表2：意见得分测试结果项目 GitHub：https://github.com/google/tacotron 语音合成音频试听：「Tacotron: A Fully End-to-End Text-To-Speech

1.8K9 0

2019深度学习语音合成指南

这种基于机器学习的技术适用于文本转换语音（text-to-speech）、音乐生成、语音生成、语音支持设备、导航系统以及为视障人士提供无障碍服务。...Deep Voice 3: 带有卷积序列学习的尺度文本语音转换 Parallel WaveNet: 快速高保真语音合成利用小样本的神经网络语音克隆 VoiceLoop: 通过语音循环进行语音拟合与合成...他们的模型是完全概率的和自回归的，在英语和汉语的text-to-speech上都取得了最先进的结果。图1 WaveNET是基于PixelCNN的音频生成模型，它能够产生类似于人类发出的声音。...基频模型预测音素是否发声。音频合成模型则综合了字母到音素转换模型、音素持续时间模型、基频预测模型等的输出进行音频合成。...它的发声模型是基于WaveNet架构的。从多个说话人合成语音，主要通过用每个说话人的单个低维级说话人嵌入向量增强每个模型来完成的。

1.3K2 0

AI(文生语音)-TTS 技术线路探索学习:从拼接式参数化方法到Tacotron端到端输出

AI(文生语音)-TTS 技术线路探索学习:从拼接式参数化方法到Tacotron端到端输出在数字化时代，文本到语音（Text-to-Speech, TTS）技术已成为人机交互的关键桥梁，无论是为视障人士提供辅助阅读...每一个新版本都在模型架构、训练速度、语音质量和系统灵活性方面带来了改进。 Deep Voice 2 开始引入了多说话人支持，允许模型学习和合成不同说话人的声音。...2.2 Tacotron 模型(2017) Tacotron 是由 Google 的研究团队开发的文本到语音（TTS）合成系统。...WaveNet 通过（自回归模型）自回归的方式，每次生成一个样本，并使用之前生成的样本来帮助预测下一个样本。...通过这种方式，WaveNet 逐步构建起完整的音频信号，这些信号在人耳听起来就像是连续自然的语音。 WaveNet 的引入大大提高了 Tacotron2 生成语音的自然度和质量。

2851 0

AI口语陪练APP的关键技术

技术：使用深度学习模型（如RNN、CTC、Transformer）进行语音到文本的转换。支持多语言、多口音的识别。实时处理能力，确保低延迟。...工具与框架：Praat（语音分析工具）Librosa（音频处理库）自定义深度学习模型4.语音合成（Text-to-Speech, TTS）功能：将文本转换为自然流畅的语音，用于AI陪练的语音输出。...技术：使用神经网络模型（如Tacotron、WaveNet）生成高质量语音。支持多语言、多音色的语音合成。...工具与框架：WebRTC（实时通信）gRPC（高效数据传输）Apache Kafka8.多语言与多文化支持功能：支持不同语言和文化背景的用户。技术：多语言ASR和TTS模型。...语音交互设计：优化语音输入和输出的交互流程。可视化反馈：通过图表、动画等方式展示学习进度和反馈。

1011 0

重磅纯干货 | 超级赞的语音识别语音合成经典论文的路线图（1982-2018.5）

，语音识别模型从HMM-GMM到今天的深层神经网络。...通过这篇精彩的论文路线图来了解语音识别的历史是非常必要的。我将从传统的模型到现在流行的模型，不仅仅是声学模型或者ASR系统，还有很多有趣的语言模型。...[pdf] Text-to-speech synthesis(2009), Paul Taylor et al....[pdf] Recent Advances in Google Real-Time HMM-Driven Unit Selection Synthesizer(2016), Xavi Gonzalvo...[pdf] Deep Voice 3: 2000-Speaker Neural Text-to-speech(2017), Wei Ping et al.

1.3K1 0

借势AI系列：从文本到声音探讨现代语音合成的技术进展与应用

语音合成技术的进步及其在AIGC中的应用引言语音合成技术（Text-to-Speech, TTS）是人工智能生成内容（AIGC）中的一个重要组成部分。...多语种合成语音合成技术不仅可以生成单一语言的语音，还逐渐支持多语种合成。在全球化应用中，能够支持多种语言的TTS技术极具实用性。...多语种合成模型，如Google的Translatotron，将文本翻译与语音生成结合在一起，从而实现端到端的跨语言语音合成。这种技术不仅提高了效率，还能保留原始语言中的语音特征和情感表达。...通过生成自然的、具备情感表达的语音，创作者能够以更低的成本制作高质量的音频内容。技术挑战与解决方向尽管语音合成技术在AIGC中展示了广阔的应用前景，但其面临的挑战仍然不容忽视。...本文回顾了基于Tacotron、WaveNet等技术的合成方法，展示了如何通过情感调控和个性化参数生成更加多样化的语音输出。

5292 0

动态 | Google推出Tacotron 2：结合WaveNet，深度神经网络TTS媲美专业级别

AI 科技评论按：今年3月，Google 提出了一种新的端到端的语音合成系统：Tacotron。...语音生成模型WaveNet正式商用：效率提高1000倍》），而就在今天，Google Brain 团队发布博客，宣布推出 Tacotron 2，Google Brain 与 DeepMind 的暗中较劲仍在继续...对于这一新系统的完整描述可以在我们的论文“Natural TTS Synthesis by Conditioning WaveNet on Mel Spectrogram Predictions”（通过调节...在一个评估中，我们要求听众对生成的语音的自然度进行评分，并获得了与专业录音相媲美的评分。虽然我们的样本听起来不错，但仍然有一些棘手的问题需要解决。...AI 科技评论发现，WaveNet 大幅提高了效率后，此前的“处理速度慢”的问题已经得到解决，但仍然不是端到端。

1.6K6 0

我用飞桨Parakeet合成小姐姐声音帮我“读”论文

简单分解一下，通过实现下面三个场景的文字转语音（TTS,Text-to-Speech）任务就可以做到： HTML页面论文介绍 PDF论文摘要图片英文语句OCR 这三个场景的实现用到了这两个飞桨开发套件...采用飞桨Parakeet开发套件实现文字转语音，并选用WaveFlow和Griffin-Lim两种声码器分别实现文字转语音的拟声合成。...pip install -r requirments.txt 准备支持空格的识别预训练模型 !mkdir inference !cd inference !...它是一个工具箱，通过解析文档为用户提供需要抓取的数据，因为简单，所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。...parser.set_document(doc) doc.set_parser(parser) #提供初始化密码，没有默认为空 doc.initialize() #检查文档是否可以转成

2.1K3 0

AI口语陪练APP的文本转语音

文本转语音（Text-to-Speech，TTS）技术在AI口语陪练APP中扮演着重要角色，它能将文本内容转化为自然流畅的语音，为用户提供更沉浸式的学习体验。...Google Cloud Text-to-Speech: 优势: 支持多种语言和音色，提供自然流畅的语音合成。...Microsoft Azure Text-to-Speech: 优势: 支持多种语言和音色，提供自定义语音模型训练功能。...易用性: SDK的文档是否详尽，开发工具是否丰富，都会影响开发效率。云平台集成: 如果使用云平台，选择与云平台集成的SDK可以简化开发流程。...在选择时，需要综合考虑音质、语言支持、定制化能力、成本、易用性等因素。通过合理的SDK选择和搭配，可以为用户提供更优质的学习体验。

981 0

DeepMind推出GAN-TTS：用生成对抗网络实现高保真语音

你可能没想到，其实在1968年，日本的电机技术实验室由Noriko Umeda和他的同伴开发了第一个完整的英语语音转换系统（Text-To-Speech，简称TTS）。...随着NLP和神经网络的加入，语音合成技术有了非常显著的发展，像WaveNet、SampleRNN、WaveRNN这类原始音频波形的神经自回归模型的表现尤为亮眼。 ? 然而这类模型却有着非常大的局限性。...或者，可以通过使用概率密度蒸馏法蒸馏自回归模型来训练可逆前馈模型，这使它可以专注于特定模式。...研究人员最好的模型在WaveNet和Parallel WaveNet上获得的分数要比强基线差，但可比。 ? 但是，这种性能尚未使用对抗技术实现，并且仍然非常好，尤其是与参数文本到语音模型相比时。...研究人员还为生成的语音模型提出了一系列量化指标：（有条件的）Frechet DeepSpeech距离和（有条件的）内核DeepSpeech距离，并通过实验证明了这些指标对模型的排名与通过人工评估获得的平均意见得分一致

2.1K2 0

2019深度学习语音合成指南（上）

2: 多说话人神经文本语音转换 Deep Voice 3: 带有卷积序列学习的尺度文本语音转换 Parallel WaveNet: 快速高保真语音合成利用小样本的神经网络语音克隆 VoiceLoop...: 通过语音循环进行语音拟合与合成利用梅尔图谱预测上的条件WaveNet进行自然TTS合成 ?...他们的模型是完全概率的和自回归的，在英语和汉语的text-to-speech上都取得了最先进的结果。 ? WaveNET是基于PixelCNN的音频生成模型，它能够产生类似于人类发出的声音。 ?...基频模型预测音素是否发声。音频合成模型则综合了字母到音素转换模型、音素持续时间模型、基频预测模型等的输出进行音频合成。以下是它与其他模型的对比情况 ? ?...它的发声模型是基于WaveNet架构的。从多个说话人合成语音，主要通过用每个说话人的单个低维级说话人嵌入向量增强每个模型来完成的。

8861 0

用AI打个电话骗走22万欧元，克隆你的语音只需5秒录音

去年 6 月，谷歌科学家在 arXiv 上发布了一篇用迁移学习完成语音合成的论文，提出了一个名为 Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech（...随后嵌入向量通过卷积层，用于增加单个编码器帧的范围。通过卷积层之后的编码器帧再通过双向 LSTM，生成编码器输出帧。...但对于合成器来说，人们还可以验证注意力模块是否生成了正确的对齐方式。示例见图 17： ?...声码器在 SV2TTS 和 Tacotron2 中，WaveNet 是声码器。自推出以来，WaveNet 一直都是音频深度学习的核心，并在 TTS 的语音自然性方面保持当前最优水平。...尽管如此，WaveNet 在 SV2TTS 中依然作为声码器，因为速度不是主要的考虑因素，并且 Google 自己的 WaveNet 实现进行了各种改进，每秒钟能够生成 8,000 个样本。

1.1K3 0

一文总结语音合成必备经典模型（二）

/project/clarinet收录实现数量：1支持框架：PyTorch ClariNet Parallel Wave Generation in End-to-End Text-to-Speech...Tacotron2中增加了Stop Token，即增加了语音结束位置的预测损失，来判断decoder是否结束预测输出，以缓解语音合成过程中出现尾音的问题，同时有助于加快收敛。...为了计算逻辑混合分布，WaveNet堆栈输出通过ReLU激活，然后通过线性投影来预测每个混合成分的参数（平均值、对数比例、混合权重）。损失被计算为ground-truth样本的负对数可能性。...使用交叉熵损失进行语音-非语音预测， L1 损失用于所有其他预测(见图19 )。（3）WaveNet 声码器：分别训练了一个 WaveNet 网络作为声码器，将梅尔尺度对数级谱图作为声码器参数。...先前为业界所熟知的「端到端」语音合成系统（Tacotron），实际是先将文本转换为频谱（spectrogram），然后通过波形生成模型 WaveNet 或者 Griffin-Lim 算法，将频谱转换成原始波形输出

3.4K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭