首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Google Wavenet语音对单词没有正确的发音- No,Know,Snow

Google Wavenet是一种基于深度学习的语音合成技术,它可以生成自然流畅的人工语音。然而,有时候Wavenet在对某些单词的发音上可能会出现错误。

"No"是一个常见的英语单词,表示否定或拒绝。在Wavenet中,它可能会被错误地发音为"nuh"或"noh",而不是正确的发音"no"。

"Know"是另一个常见的英语单词,表示知道或了解。在Wavenet中,它可能会被错误地发音为"kuh-now"或"noh",而不是正确的发音"no"。

"Snow"是表示雪的英语单词。在Wavenet中,它可能会被错误地发音为"sn-ow"或"noh",而不是正确的发音"snoh"。

这些错误发音可能会导致语音合成的结果不准确或不自然。为了解决这个问题,可以尝试以下方法:

  1. 调整文本输入:尝试使用不同的拼写或表达方式来输入单词,以帮助Wavenet正确识别并发音。
  2. 使用音标标注:在输入文本中使用国际音标标注,以确保Wavenet能够准确理解单词的发音。
  3. 调整参数设置:尝试调整Wavenet的参数设置,如语速、音调等,以获得更准确的发音结果。

腾讯云提供了一系列与语音合成相关的产品和服务,其中包括:

  1. 腾讯云语音合成(Tencent Cloud Text to Speech):提供多种语音合成接口和SDK,支持多种语言和声音风格,可用于生成自然流畅的语音。
  2. 腾讯云智聆(Tencent Cloud Smart Voice):提供语音合成、语音识别、语音唤醒等多种语音技术服务,可广泛应用于智能音箱、智能客服等领域。

以上是关于Google Wavenet语音对单词发音错误的解释和解决方法,以及腾讯云相关产品的介绍。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

业界 | 谷歌发布TTS新系统Tacotron 2:直接从文本生成类人语音

虽然结果不错,但仍有一些问题,比如无法实时生成语音。机器之心博客内容和论文摘要进行了编译,原文链接请见文中。...我们方法并没有使用复杂语言学或声学特征作为输入,而是使用神经网络从文本生成类人语音,其中输入数据仅使用了语音样本和相关文本记录。...这些拥有 80 个维度声谱(每 12.5 毫秒计算一个帧)不仅捕捉了单词发音,还有人类语音微妙变化,包括音量、语速和语调。...TTS 新系统取得了当前最佳结果,可以在这里试听 Tacotron2 生成语音样本:https://google.github.io/tacotron/publications/tacotron2/...例如,新系统很难复杂单词做出正确发音(例如,decorum 和 merlot),在极端情况下它甚至会随机生成奇怪噪音。并且,我们系统目前还不能实时生成语音

1.3K130

谷歌推Tacotron 2,搞定绕口令,效果优于WaveNet

不过,WaveNet需要调节来自现有TTS前端语言特征,相当于它只取代了声码器和声学模型,不是端语音合成系统。 ?...△ WaveNet架构 今年3月,谷歌王雨轩等人提出了一种新型端语音合成系统Tacotron。它可将接收输入字符,输出成相应原始频谱图,然后提供给Griffin-Lim重建算法生成语音。...他们用序列到序列模型优化了TTS,将字母序列映射到编码音频特征序列中。这些特征是一个每12.5毫秒计算一次80维声谱图,里面不仅有单词发音,还包括音量、速度和语调等语言细微差别。...△ 不同模型测试音频平均意见得分(MOS) 在音频结果展示页中可以看到,研究人员Tacotron 2生成结果进行了多维度测评,包括: 专有名词及复杂词语 同一单词在不同时态及含义上发音变化 拼写错误发音影响...例如系统在“decorum”和“merlot”等复杂单词发音方面有困难,可能会随机产生奇怪声音。 目前,Tacotron 2还不能实时生成音频,也不能将人类情绪加到生成声音中。

1.1K60

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

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 暗中较劲仍在继续...WaveNet Mel 谱图预测自然 TTS 合成)中找到。...这些功能是一个 80 维音频频谱图,每 12.5 毫秒计算一次帧,不仅可以捕捉单词发音,还可以捕捉人类语音各种微妙之处,包括音量,速度和语调。...虽然我们样本听起来不错,但仍然有一些棘手问题需要解决。例如,我们系统在复杂单词(例如“decorum”和“merlot”)发音上有困难,在极端情况下甚至会随机产生奇怪噪音。...在第一代 Tacotron 相关论文中指出,WaveNet TTS 效果良好,但由于样本集自回归属性(sample-level autoregressive nature),其生成语音处理速度较慢

1.5K60

视频 | 谷歌新一代WaveNet :深度学习怎么生成语音

林尤添 在往期 2 分钟论文栏目中,我们有谈过 Google WaveNet(一个基于学习型文本到语音引擎),也就是说,只要我们给予已经训练好模型一些朗读素材,引擎就会尽可能生成一个较真实声音...图片来源:WaveNet: A Generative Model for Raw Audio 点开本期视频后,你会听到,合成语音在韵律,重读,和语调上都非常出色,以至于我们真假难辨。...相关音频信息可以在这里找到: https://google.github.io/tacotron/publications/tacotron2/index.html 在原先 Google WaveNet...新框架利用梅尔声谱作为 WaveNet 输入,这种声谱是一种基于人类感知中间媒介,它不仅记录了不同单词如何发音,而且还记录了预期音量和语调。 ?...新模型接受了大约 24 小时语音数据训练,当然,模型都是要经过某种程度检验才合格。 我们检验方法是记录以前算法平均意见分(用来描述声音样本和人类真实声音比分)。

78240

谷歌发布升级版语音合成系统,直接从字符合成语音

在搭载神经网络算法语音控制器作用下,文本输出语音音律应使听众在听取信息时感觉自然,毫无机器语音输出冷漠与生涩感,但是目前还没有一款系统可以做到。...之所以进步如此神速,是因为其用一个完全训练好WaveNet模型教另一个子网络如何推理,该网络架构是一个规模不大卷积神经网络拓展,这样一来,语音生成时就可以把所有单词全部同时生成出来。...该系统是经过序列到序列(sequence-to-sequence)模型优化TTS,即增加了将字母序列映射为音频编码序列等一系列功能,不仅可以捕捉单词发音,还能捕捉人类语音各种细微特征,包括音量,速度和语调...该版本在输出端增加了 WaveNet MoL,使WaveNet和Tacotron优点得到发挥,在最后测试中,研究人员抽取了100个音频样例,要求听众不同TTS系统生成语言自然度评分。...虽然Tacotron 2取得了很大进步,但研究人员表示,还有一些难题等待突破,包括复杂单词发音困难,不能实时生成音频以及无法将人类情绪加到生成声音中等。

2K90

谷歌文本转语音系统更新 可选择学习模型

API可显著提高语音识别能力,并且,其在所有的谷歌测试中,能够减少54%单词错误。云文本到语音服务是谷歌推出一款AI语音合成器,它提供了与谷歌助手同样语音合成服务。...即使是复杂文本内容,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。...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声音转化为语音,2016年DeepMind团队推出了第一版WaveNet,最近团队又推出升级版WaveNet,较第一版本模型所生成原始音频波形快了...不过,文本转语音API仅是Google众多云计算机器学习服务之一,Google还提供多样预先训练好机器学习训练模型,如图片识别API(Vision API)、翻译API(Translation API...不过,这些云计算人工智能API服务,虽然非常容易使用,操作门槛不高,但定制化程度相当有限,因此Google还提供可以高度定制化,建构于TensorFlow基础上Google云计算机器学习服务( Google

1.2K00

业界 | 吴恩达盛赞Deep Voice详解教程,教你快速理解百度语音合成原理(上)

(雷锋网AI科技评论按:语音语言指的是单词拼写与读音一致语言,比如拉丁语就是一种典型语音语言,即单词没有发音字母,每个字母都有固定发音。...因此,我们需要使用稍微不同表达方式,展示出更多发音信息。 音素正是这样一样东西。我们发出来声音由不同音素单位组成。将因素组合在一起,我们几乎可以 重复发出任何单词发音。...拿下面围绕音素“AH N”单词举例: · Unforgettable · Fun 相比第二个单词,“AH N”显然需要在第一个单词里发更长发音时间,我们可以训练系统做到这一点。...这一点从多方面考量,以汉语为代表语言尤为重要。因为这些语言中,相同声音,读出不同音调和重音具有完全不同含义。...例如,拿发音“ssss”和“zzzz”做例子,注意到前者是清音 (unvoiced),发音时声带没有振动,而后者是浊音 (voiced) ,发音时声带振动了。

1.9K70

学界 | 百度Deep Voice作者与Bengio团队探讨五大技术细节,端到端语音合成还有多远?

谷歌 DeepMind 于去年 9 月公布了原始音频波形深度生成模型 WaveNet,显示生成原始音频质量优于目前Google采用两种最优模型 Parametric TTS 与 Concatenative...为了实现这一点,研究团队需要告诉 WaveNet 文本内容。我们通过将文本转换成语言和语音特征(包括音位、音节、单词等),把转换得来特征提供给 WaveNet。...问题四:如何让合成音频发音正确? Deep Voice 作者: 您如何看待直接从字素到音频想法?我们曾经考虑这样设计算法,不过担心这样模型可能无法自动修正错误拼写问题。...我目前没有看到任何习得清晰发音合成示例,但我们也看到了在两个对话者切换之时,语音速度与韵律发生了明显改变,这也意味着系统未来有可能学会更好地发音。...而以决策树连接系统为代表发音系统也存在一个优点,即不论怎样总能在决策树中找到正确发音,研究者也能够利用这一点反复迭代,基于用户反馈处理特殊情况。

1.2K90

Tacotron2论文阅读

然而WaveNet输入数据(语言学特征,预测对数基频(F0),以及音素时长)却需要大量领域内知识才能生成,包括一个详尽文本分析系统,还要一个健壮语音字典(发音指南) Tacotron是一个从字符序列生成幅度谱图...在WaveNet原架构中,有30个扩大卷积层,分3个循环进行,也就是说第k(k = 0...29)层扩张率等于2^{k\ (mod\ 10)} 然而没有WaveNet那样使用softmax层预测离散片段...我们训练过程包括,首先单独训练特征预测网络,然后基于特征预测网络输出,来训练修改版WaveNet 我们在单个GPU上,使用最大似然训练规程来训练特征预测网络(在解码器端不是传入预测结果而是传入正确结果...我们还比较了使用线性声谱图和Griffin-Lim合成语音原始Tacotron模型,以及Google内部已经投入生产系统拼接式和参数式基线系统。...用这些句子合成语音中,无单词重复,6次发音错误,1次跳词,23次韵律不自然,例如重音放在了错误音节或者单词上,或者不自然音调。最终我们模型达到了4.354MOS分数。

1.5K20

Google发布云端文字转语音SDK:支持12种语言,32种声音识别

Google文字转语音(Text-To-Speech)功能原本使用在Google助理或是GoogleMap等服务上,现在Google推出云端文字转语音服务,开发者也可以在自己应用程序上添加语音功能了...另外,Google还表示,云端文字转语音使用了高传真人声合成技术WaveNet,让电脑发音更像真正的人声。 ?...Google云端文字转语音使用了DeepMind所创建声音生成模型WaveNet,这个高传真的人声合成技术,可以让电脑合成语音更自然。...以速度来说,WaveNet现在Google云端TPU基础设备上运作,比起初代,产生原始波形速度快了一千倍,而且产生1秒钟语音只需要50毫秒。...Google表示,比起市面上电脑语音,人们WaveNet所合成语音有更高接受度。

3.2K70

谷歌AI黑科技曝光:合成语音与真人声音难以区分

这可并不是笔者在这儿危言耸听,而是谷歌本月开创性地推出了一款名为“Tacotron 2”全新文字转语音系统,它具有惊人发音准确性,且实际文本阅读效果几乎同真人声音无法区分。...谷歌研究人员表示,“Tacotron 2”完全可以准确发音一些非常复杂单词和人名,并根据标点符号不同而有所区分,甚至能够完美地讲完一段绕口令。...举例来说,“Tacotron2”会默认在读到大写单词时候加重语气,也能够处理少量的人为打字错误。...举例来说,谷歌实际上已经将深度神经网络WaveNet用于在GoogleAssistant中生成更为真实语音反馈。...对此,谷歌旗下DeepMind实验室在2016年就推出了WaveNet深度神经网络,该网络在经过真实语音训练后可以根据文本直接生成音频。

1.4K70

2019深度学习语音合成指南(上)

在模型架构中使用临时卷积可以确保模型不会违反数据建模顺序。在该模型中,每个预测语音样本被反馈到网络上用来帮助预测下一个语音样本。由于临时卷积没有周期性连接,因此它们比RNN训练地更快。...模型使用了Softmax分布各个音频样本条件分布建模。 ? 这个模型在多人情景语音生成、文本到语音转换、音乐音频建模等方面进行了评估。...测试中使用是平均意见评分(MOS),MOS可以评测声音质量,本质上就是一个人声音质量评价一样。它有1到5之间数字,其中5表示质量最好。 ? 下图显示了1-5级waveNet语音质量 ?...将字符序列输入编码器,编码器将提取出文本顺序表示。每个字符被表示为一个独热向量嵌入到连续向量中。然后加入非线性变换,再然后加上一个dropout,以减少过度拟合。这在本质上减少了单词发音错误。...它有五个重要组成模块: 定位音素边界分割模型(基于使用连接时间分类(CTC)损失函数深度神经网络); 字母到音素转换模型(字素到音素是在一定规则下产生单词发音过程); 音素持续时间预测模型;

81510

AI时代,FreeSWITCH能做什么?

可以看出,它们是相对,说得再土一点就是「语音转文字」和「文字转语音」。 然而,ASR和TTS本来跟人工智能也没有关系。但是,在智能时代,它们就有了关系。我们先来看TTS。...据说早在17世纪就有法国人研发机械式说话装置。直到19世纪,贝尔实验室语音合成技术研究,才开启年代语音合成技术发展。1939年,贝尔实验室制作出第一个电子语音合成器VODER。...由于每篇文章只能放一个语音,因此,我将两段语音连在一起了。你能分辨出哪段是真人,哪是机器吗? 另外,上面我还附加了一段中文Wavenet产生语音。...最早基于电子计算机语音识别系统是由AT&T贝尔实验室开发Audrey语音识别系统,它能够识别10个英文数字。其识别方法是跟踪语音共振峰。该系统得到了98%正确率。[3]。...从Baum提出相关数学推理,经过Rabiner等人研究,卡内基梅隆大学李开复最终实现了第一个基于隐马尔科夫模型大词汇量语音识别系统Sphinx。此后严格来说语音识别技术并没有脱离HMM框架。

1.6K10

DeepMind详解新WaveNet:比原来快千倍,语音更自然 | 附论文

夏乙 编译自 DeepMind Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 上个月,Google Assistant英语和日语版终于用上了DeepMind一年前推出语音合成算法:WaveNet。...这也是一个通过反向传播来学生网络进行调参过程,让学生网络学会自己该生成什么样声音。...我们添加了感知损失(perceptual loss)来防止产生不好发音,用contrastive loss来进一步消除噪音,用power loss协助匹配人类语音能量。...把上述方法都用上,我们训练出并行WaveNet所合成语音,就能够达到和原始WaveNet相同质量,见下表所示平均意见分(MOS): MOS这个评分体系,让人类被试用1-5数字来衡量语音听起来有多自然...为了将并行WaveNet整合到Google Assistant服务流中,DeepMind应用团队和Google语音团队都需要付出同样多工程努力,两个团队共同努力12个月,才能够把WaveNet这项基础研究用到谷歌大规模产品中

2.4K50

【AI专栏】语音合成系统评测介绍

汉语中多音字、数字、专有名词根据上下文不同,发音也不一样,训练语料覆盖不全,会导致合成语音中部分字词发音错误。...后端通过声音参数和声码器(WaveNet不在此列)合成语音波形,实际实现过程中无论是声音参数选择,还是声码器设计都是真实发音过程有损估计,无法百分百还原人声,可能引入问题如下: (1)清晰度差...[sprQsyQ.png] (3)字典覆盖率 检查语音合成系统汉字覆盖程度,检测字表包括普通话不同等级字库和生僻字库,输入字库语料,检查是否正确合成,统计覆盖率。...(5)词清晰度得分 采用语义不可测句(Semantic Unpredictable Sentence, SUS)测试单词清晰度,由待测词组成不合语法待测句子。...语义不可测可以避免听音人经验猜测,影响测试准确性。 三、主观评测 1、MOS评测 国际上语音自然度评测,一般是使用MOS评测,邀请听音人被测系统输出语音打分衡量。

11.1K20

谷歌再出黑科技!人工智能模拟的人声和真人几乎难以分辨

这里简单说一下Tacotron和WaveNet—— Tacotron是今年3月Google 提出一种新端到端语音合成系统。...WaveNet 则是由Deepmind在一年前提出生成原始音频波形深层神经网络模型,已正式商用于Google Assistant中。...研发团队Tacotron 2表现也充满信心,很多听众都表示它效果都可以拿来跟专业录音媲美了。...研究人员对此解释说,Tacotron 2工作原理是使用序列-序列模型来映射序列字母到编码音频功能,这其中还结合了发音、音量、速度和语调,所以它可以捕捉到人类发音各种微妙之处。...Tacotron 2建立在WaveNet一些想法基础上,WaveNet能够通过分析来自人声声波来创造自然合成语音,而不是专注于人类语言。

3.7K60

语音合成(TTS)技术原理简介:如何一步步将文字变成语音

上一篇文章留言中,薇薇同学提到了语音合成技术,这篇文章尝试语音合成技术技术原理进行介绍。...因此,需要使用稍微不同表达方式,展示出更多发音信息。 音素正是这样一样东西,我们发出来声音由不同音素单位组成,将因素组合在一起,我们几乎可以重复发出任何单词发音。...拿下面围绕音素“AH N”单词举例: ·Unforgettable · Fun 相比第二个单词,“AH N”显然需要在第一个单词里发更长发音时间。...因为独立单个音素而言,给定语音对应某个音素概率在语音发声正中最大;而对成对音素而言,概率最大值出现在两个音素交界点上,可以轻易检测出两个音素发声交界点,因此,使用音素可以更简单地进行定位...例如,拿发音“ssss”和“zzzz”做例子,注意到前者是清音 (unvoiced),发音时声带没有振动,而后者是浊音 (voiced) ,发音时声带振动了。

8.9K30

2019深度学习语音合成指南

这个网络没有池化层,模型输出与输入具有相同时间维数。 图3 在模型架构中使用临时卷积可以确保模型不会违反数据建模顺序。在该模型中,每个预测语音样本被反馈到网络上用来帮助预测下一个语音样本。...Tacotron是一种端到端生成性文本转化语音模型,可直接从文本和音频合形成语音。Tacotron在美式英语上获得3.82分平均得分。...这在本质上减少了单词发音错误。 模型所用解码器是基于内容注意力tanh解码器。然后使用Griffin-Lim算法生成波形图。该模型使用超参数如下所示。...它有五个重要组成模块: 定位音素边界分割模型(基于使用连接时间分类(CTC)损失函数深度神经网络); 字母到音素转换模型(字素到音素是在一定规则下产生单词发音过程); 音素持续时间预测模型;...Voiceloop将移动缓冲区视作矩阵,从而来构造语音存储。句子表示为音素列表。然后从每个音素解码一个短向量。通过音素编码进行加权并在每个时间点它们求和来生成当前上下文向量。

1.3K20

方兴未艾语音合成技术与应用

整体上看,主要包括如下几个方面: 从规则驱动转向数据驱动:在早期系统中,大多需要大量专家知识,发音或者声学参数进行调整,不但费时费力,而且难以满足不同上下文覆盖,也在一定程度上影响技术实施...在理想情况下,用户希望语音合成语音,能够以假乱真,达到真人发音水平。随着技术不断发展,这一目标已经越来越近。...语音生成部分,仍然是利用拼接合成或者声码器合成方式,与此前系统没有本质差异。对比两种系统发现,在仔细对比情况下,替代后系统效果略好于原系统,但整体感觉差异不大,未能产生质飞跃。...这一阶段很多研究工作,都具有开创性,是语音合成重大创新。2016 年,一篇具有标志性文章发表,提出了 WaveNet 方案。...在教育方面,尤其是语言教育方面,模仿与交互是必不可少锻炼方式。目前教育方式中,想学到标准发音,是需要大量成本,比如各种课外班,甚至一一教育。

1.5K40

·语音识别模型WaveNet介绍

改善现状 我们使用Google一些TTS数据集训练了WaveNet,以便我们评估其性能。...我们通过将文本转换为一系列语言和语音特征(包含有关当前音素,音节,单词信息)并将其输入WaveNet来实现。这意味着网络预测不仅取决于先前音频样本,还取决于我们希望它说出文本。...如果我们在没有文本序列情况下训练网络,它仍会产生语音,但现在它必须弥补说话。...正如您可以从下面的示例中听到那样,这会产生一种bab呀学语,其中真实单词中散布着类似于单词声音: 请注意,WaveNet有时也会产生非语音,如呼吸和嘴巴动作; 这反映了原始音频模型更大灵活性。...与TTS实验不同,我们没有输入序列上网络进行调节,告诉它要播放什么(例如乐谱); 相反,我们只是让它生成它想要任何东西。

1.5K20
领券