该服务采用了DeepMind的WaveNet技术，它可以被用于生成非常自然的声音。 ? Cloud Text-to-Speech服务是谷歌公司推出的一项AI服务，可以用来合成人声。...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。...第三将文本格式的新闻文章、书籍等媒体内容，转为Podcast或有声书等口语形式。 ? 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
首先在列表中：改进了谷歌的云文本到语音转换中的语音合成。从本周开始，它将提供多语言访问使用WaveNet生成的语音，WaveNet是Alphabet子公司DeepMind开发的机器学习技术。...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。...对于不支持特定频率的设备，它特别方便；Cloud Text-to-Speech可以自动将超出范围的音频移至听觉范围内，从而提高其清晰度。 ?
Google的文字转语音（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的应用程序上添加语音功能了...以速度来说，WaveNet现在Google的云端TPU基础设备上运作，比起初代，产生原始波形的速度快了一千倍，而且产生1秒钟的语音只需要50毫秒。...Google表示，比起市面上的电脑语音，人们对WaveNet所合成的语音有更高的接受度。...而在语音测试中，WaveNet合成的新美国英语语音，平均得分4.1，比起标准声音好20％，也与真实人类语音差距减少70％ 云端文字转语音功能现在支援32种声音12种语言，开发者可以客制化音调、语速以及音量增益...，并且能转存为MP3或是WAV等各式音讯格式。
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。...百度硅谷人工智能实验室的研究员最近提出了一种全新的基于WaveNet的并行音频波形（raw audio waveform）生成模型ClariNet，合成速度比起原始的WaveNet提升了数千倍，可以达到实时合成速度的十倍以上...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。...△ClariNet模型生成音频 对比DeepMind稍早提出的Parallel WaveNet，ClariNet中所用到的teacher WaveNet的输出概率分布是一个方差有下界的单高斯分布，并且直接使用最大似然估计来学习...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
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。...它还需要对来自现有 TTS 前端的语言特征进行调节，因此不是端到端的：它只取代了声码器和声学模型。...「conv-k-c-ReLU」表示宽度为 k、有 c 个输出通道、带有 ReLU 激活的一维卷积。FC 代表全连接。 ? 图 3：在测试短语上的注意对齐（attention alignment）。...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
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。...经典论文打包下载，请在公众号对话框回复：20180822 论文列表 自动语音识别（1982-2018.5） An Introduction to the Application of the Theory...[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] 语言建模（1992-2016） Class-Based n-gram Models of Natural Language(1992), Peter F. Brown et al.
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。...在原始的 WaveNet 模型上强化的卷积神经网络结构 WaveNet 使用一个卷积神经网络构建，并在大型的语音样本的数据库中训练。...从原始模型中生成如此高保真的声音波形需要消耗相当大的计算量，这意味着 WaveNet 虽然有潜力但是还无法在现实世界中应用。不过经过了 12 个月的努力，谷歌已经开发出了能快速生成信号波形的新模型。...DeepMind 表示这只是 WaveNet 的开始，他们有信心在未来，语音界面的强大功能将对全世界的语言开放。 ?...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。
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。...分割模型识别每个音素在音频文件中开始和结束的位置。音素持续时间模型预测音素序列中每个音素的持续时间。 基频模型预测音素是否发声。...无论条件向量如何，对比度损失会惩罚有高可能性的波形。...他们引入了一种神经文本到语音(TTS)技术，可以将文本从野外采集的声音转换为语音。 VoiceLoop的灵感来源于一种称为语音循环的工作记忆模型，它能在短时间内保存语言信息。...句子表示为音素列表。然后从每个音素解码一个短向量。通过对音素的编码进行加权并在每个时间点对它们求和来生成当前的上下文向量。
>>>人工智能改变中国，我们还要跨越这三座大山 | 献礼70周年 人类梦想让文字说话已经有好几个世纪的历史了。...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。...在条件生成设置中，通常需要这种寻求模式的行为：研究人员希望生成的语音信号听起来逼真并与给定的文本相对应，但是研究人员不希望对数据中发生的每种可能的变化进行建模。...为了进行培训，使用2秒的采样窗口（过滤出较短的示例）以及相应的语言功能。过滤后的数据集的总长度为44小时。 音频的采样频率为24kHz，而语言特征和音高是针对5ms窗口（200Hz）计算的。
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...pip install -r requirments.txt 准备支持空格的识别预训练模型 !mkdir inference !cd inference !...去除HTML指定标签和去除注释 AI Studio项目：《青春有你2》选手信息爬取 import json import re import requests import datetime from...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...用ffmpeg拼接音频前需要先准备一个list.txt文件，格式如下： file 'path/to/file1' file 'path/to/file2' file 'path/to/file3' 然后执行命令
这项全新的语音合成技术能够通任意一段参考音频中提取出说话者的声纹信息，并生成与其相似度极高的合成语音，参考音频与最终合成的语音甚至不必是同一种语言。...https://google.github.io/tacotron/publications/speaker_adaptation/ 这篇名为「从声纹识别到多重声线语音合成的迁移学习」的论文中的系统由三个模块组成...，分别是： 声纹编码器 基于 Tacotron2 的语音合成器 基于 WaveNet 的发声器 ?...合成器生成的频谱特征进而进入基于 WaveNet 的发声器，完全独立于声纹编码器的发声器将频谱特征转换为时序波形。...1.8 秒）和 LibriSpeech（436 小时，1172 名说话者，有背景噪音，中位数时长 5 秒）各自训练了语音合成器和发声器。
这篇论文要解决的问题是，同样的方法是否可以在宽带原始音频波形的生成中奏效，这些音频波形信号具有非常高的时间分辨率，至少每秒16000个样本（参照图1） 这篇论文介绍WaveNet，一个基于PixelCNN..._{*,k}^Th是在时间维度的广播 局部条件建模，我们有第二个时间序列h_t，可能有比音频信号更低的采样频率，比如TTS模型中的语言学特征。...第一个实验进行自由格式的语音生成（没有基于文本进行调节训练）。...我们使用Google北美英语和中文普通话TTS系统构建相同的单说话人语音数据集。...我们发现只用语言学特征调节训练的WaveNet，其合成的语音有很自然的断句，但有时候会弄错重音而使韵律不自然。
▲ 内容预览： 百度实现文本到语音的实时转换 Facebook 发布支持 90 种语言的预训练词向量 英伟达发布迄今为止最强核弹 GTX 1080 TI 每日推荐阅读： 高手实战演练，十大机器学习时间序列预测难题...今日百度公开宣布了 Deep Voice，一个产品级的文本到语音转换（ text-to-speech，TTS）系统。 该系统完全由深度神经网络搭建而成，最大的优势在于能够满足实时转换的要求。...月发布的原始音频波形深度生成模型 WaveNet，要快上400倍。...支持语言列表与下载地址：https://github.com/facebookresearch/fastText/blob/master/pretrained-vectors.md █ 英伟达发布 GTX...一起来看看别人家的模型是什么样的。当然，这些算法真的是从零起步，非常基础，对于新手有最大的参考价值。
最值得注意的是，被谷歌收购后的DeepMind现在已经开始为谷歌产品提供产品支持，DeepMind宣布WaveNet的升级版本正被用于各个平台上生成Google Assistant的声音。...Google Pixel Buds耳机，可以实时翻译的可穿戴设备，能翻译40多种语言。...，有日语支持 Nest新增语音激活Chromecast支持功能 ?...Google Pixel Buds耳机的实时翻译功能能翻译40多种语言，售价159美元，有个充电器外盒，一次充电使用大约24小时。11月起发货。 Google Clips便携摄像头 ?...Wavenet使用的是一种完全不同的方法，在最初的论文中，研究院描述了一种深度生成模型，能够从头开始创造声浪格式，每次一个样本，每秒能生成16000个样本，并且在每一种声音中都能做到无缝连接。
/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...向传统的三阶段式语音合成模型中引入深度学习模型（DNN），可以学习从语言特征（输入）到声音特征（输出）的映射函数。基于DNN的声学模型为语言特征和声学特征之间的复杂依赖关系提供了有效的分布式表示。...它们还可以用于样式传递，在整个长格式文本语料库中复制单个音频片段的说话样式。...所以需要一个字符对应音频特征帧数预测网络来预测每个字符对应的音频帧数，然后得到A，有了A，有了学习得到的网络参数theta，就可以计算输出了。...模型」平台，查看关注的模型是否有新资源收录。 移动端访问：在微信移动端中搜索服务号名称「机器之心SOTA模型」或 ID 「sotaai」，关注 SOTA！
克隆语音只需 5 秒的录音样本 随着自然语言处理技术的进步，用 AI 合成特定人声已经不是什么难事。 ?...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（...模型架构 扬声器编码器模型是一个三层的 LSTM，有 768 个隐藏节点，之后是一个由 256 个单元的映射层。...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： ?...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。
包含的具体资源有： 强化学习概念、算法种类和基本理论介绍 一篇关于如何成长为强化学习研究角色员的文章 按主题分类的强化学习经典论文的列表 对关键算法实现的代码回放 一些热身的上手项目 一切从https...WaveGlow最初是由瑞安·普林格、拉斐尔·瓦尔和布莱恩·卡坦扎罗在一篇论文中提出的，它结合了Glow和WaveNet的见解，目的是为了提供快速、高效和高质量的音频合成，而不需要自回归。...基于PyTorch的实现是在NVIDIA V100 GPU的基础上以，以2750kHz的速率产生的音频样本。据平均评分显示，它提供的音频质量与最好的公开可用的WaveNet一样好。...我们知道BERT是由Google开发的用于训练语言表示的NLP模型，它运用了网络上大量的公开纯文本数据，并以无监管的方式进行训练。...此外，BERT代表了来自变压器的双向编码器表示，是一种训练语言表示的方法。BERT模型的预训练对于每种语言来说都是一次性的过程。
androidauthority AI 科技评论消息，今日百度研究院在官网上正式推出了 Deep Voice：实时语音合成神经网络系统（Real-Time Neural Text-to-Speech for...谷歌 DeepMind 于去年 9 月公布了原始音频波形深度生成模型 WaveNet，显示生成的原始音频质量优于目前Google采用的两种最优模型 Parametric TTS 与 Concatenative...为了实现这一点，研究团队需要告诉 WaveNet 文本的内容。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），把转换得来的特征提供给 WaveNet。...Char2Wav 作者： 官网中展示的样例表现都非常棒，考虑到百度做为一家中国企业，你们是否会将研究重心放在汉语上呢？...我们自然是希望能将这个系统应用于汉语及其它语言。
以「Ok Google」这个功能为例：用一名用户的声音来训练「Ok Google」，他的手机在接收到这个关键词的时候就会被唤醒。...为了找到 ops 的完整列表，我首先使用 tf.train.write_graph 输出图的详细信息。...第三步：在安卓上的数据预处理 最后，让我们将输入数据处理成模型训练所需格式。对于音频系统来说，原始的语音波被转换成梅尔频率倒谱系数（MFCC）来模拟人耳感知声音的方式。...结果 图 3 展示了 app 的截图和示例。由于模型中没有语言模型，而且识别仅在字符级，因此句子中出现了一些拼写错误。...有两件重要的事情可以让这个项目更进一步，也可以为社区提供额外的教程和演练，以便在边缘设备上部署一个现实语音识别系统。
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