什么是语音合成？

语音合成是将文本转化为语音的AI技术，常用于智能助手、有声读物等领域。GAN通过生成器与判别器的对抗训练，能生成高质量的语音波形。

核心技术

  • WaveNet：生成器模仿人类语音的神经网络模型
  • Tacotron：将文本转化为语音特征的序列到序列模型
  • MelGAN：生成Mel频谱并转换为音频的GAN架构

实践步骤

  1. 数据准备

    • 收集语音语料（如LibriTTS数据集）
    • 标注对应文本（需与语音同步）
    • 分割为训练集/验证集（建议按8:2比例）

  2. 模型训练

    • 使用PyTorch或TensorFlow框架
    • 配置GPU加速训练过程
    • 调整超参数（学习率、批大小等）

  3. 生成与评估

    • 测试模型对新文本的合成能力
    • 使用MOS评分评估语音质量
    • 对比不同GAN变体的输出效果

扩展学习

如需深入了解GAN在语音领域的进阶应用，可参考：
GAN语音合成技术详解

语音合成技术
WaveNet模型