1 介绍 多语言的文字转语音模型。 地址: https://github.com/suno-ai/bark 2 模型原理 Bark 通过三个 Transformer 模型，将文本转换为音频。 2.1 文本到语义 Token 输入：由 Hugging Face 的 BERT 标记器分词的文本 输出：编码生成音频的语义 Token 2.2 语义到粗略 Token 输入：语义 Token 输出：来自 Facebook 的 EnCodec 编解码器的前两个 codebooks 的 Token 2.3 粗略到细节 Token 输入：EnCodec 的前两个 codebooks 输出：EnCodec 的 8 个 codebooks 3 使用方法 3.1 环境配置 1docker pull pytorch/pytorch:2.0.0-cuda11.7-cudnn8-runtime 运行 docker 1nvidia-docker run -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all -p 889 ...

name_ch: W2V-BERT：结合对比学习和 Mask 语言建模进行自监督语音预训练 name_en: w2v-BERT：Combining Contrastive Learning and Masked Language Modeling for Self-Supervised Speech Pre-Training paper_addr: https://ieeexplore.ieee.org/document/9688253/ date_publish: 2021-12-13 1 读后感 w2v-BERT 是音频的表示学习。模型可用于优化语音识别。可以看作对 w2v 2.0 的延展。 2 摘要 文中提出自监督的语音表示学习 w2v-BERT，它结合了对比学习和 Mask 语言模型，前者使用模型将输入的连续语音信号离散化为一组有限的可辨别的语音标记；后面通过 Mask 方法生成结合上下文的语音表示。 相对于之前模型，w2v-BERT 结合了两个不同模型，实现了 end-to-end 训练。w2v-BERT 优于 wav2vec 2.0 30% 以上。 3 介绍 主要贡献 提 ...

name_ch: SoundStream：一种端到端的神经音频编解码器 name_en: SoundStream：An End-to-End Neural Audio Codec paper_addr: http://arxiv.org/abs/2107.03312 date_publish: 2021-07-07 1 读后感 高效压缩语音、音乐和一般音频。模型由编码器，量化器，解码器组成，主要使用了卷积技术。 2 摘要 基于神经网络的音频编码器，可高效生成文本，音乐。模型结构由全卷积编码器/解码器网络和残差矢量量化器组成。它结合了对抗和重建损失技术，可将量化的嵌入作为输入，生成高质量音频。 单模型生成 3kbps~18kpbs 的音频。该模型适用于低延迟实现，支持流式推理，并可在智能手机 CPU 上实时运行。通过主观质量证明，SoundStream 输出音频高于之前模型。 3 介绍 主要贡献： 提出音频编码器 SoundStream，由编码、解码、量化器组成；通过重建和对抗损失训练模型，实现高品质音频生成。 提出新的残差量化器，平衡速率/失真/复杂度；提出 quantizer d ...

name_ch: 高保真神经音频压缩 name_en: High Fidelity Neural Audio Compression date_publish: 2022-10-24 paper_addr: http://arxiv.org/abs/2210.13438 code: github.com/facebookresearch/encodec 1 读后感 方法与 SoundStream 相似，模型主要使用了卷积，LSTM，还加入 Transformer 优化量化单元，以减少带宽。 2 摘要 Encodec 也是一个音频编码器 audio codec，包括编码器 - 解码器架构、量化方法和感知损失等要素。EnCodec 在多个音频压缩比和采样率条件下，在语音和音乐的压缩中均达到了最先进的质量水平。 文章还讨论了神经网络压缩模型的两个问题：如何表示噪音和如何高效地压缩，作者通过构建大而多元化的训练集和引入辨别器网络，解决了第一个问题，而通过引入熵编码和实时模式流的控制来解决第二个问题。 检验了 EnCodec 的运算速度、实时和压缩效果，得到了较好的实验效果。 3 方法 模型由 ...

12345中文名: wav2vec 2.0：语音表示自监督学习框架英文名: wav2vec 2.0：A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations地址: http://arxiv.org/abs/2006.11477代码: https://github.com/pytorch/fairseq时间: 2020-10-22 1 读后感 模型用于语音识别，模型结构结合了 CNN 和 Transformer。文章言简意赅，结构非常舒服。 2 摘要 先从未标注语音中学习音频的表示，然后通过少量标注数据精调，得到模型优于用大量标注数据训练的模型，且其原理非常简单。 仅使用十分钟的标记数据和 53k 小时的未标记数据的预训练，可达到 4.8/8.2 WER。这证明了使用有限数量的标记数据进行语音识别的可行性。 3 介绍 语音识别系统一般需要成千上万小时的转录语音（语音 + 对应文本）才能达到可接受的性能，而对于全球近 7,000 种语言中的大多数来说，并没有这么多标注数据。 神经网络受益于大量无标记训练数据。自监督 ...

name_ch: 说话、阅读和提示：少量监督实现高保真文本转语音 name_en: Speak, Read and Prompt：High-Fidelity Text-to-Speech with Minimal Supervision paper_addr: http://arxiv.org/abs/2302.03540 code: https://google-research.github.io/seanet/speartts/examples/ date_publish: 2023-02-07 1 读后感 这是一个完整的 TTS 系统，可视为 AudioLM 的延展。 2 摘要 多语言的语音合成系统，使用大量无监督数据，少量有监督数据训练，结合了两种类型的离散语音表示，解耦了：从文本生成语义标记（读），由语义标记再生成声音标记（说）两部分，用大量纯音频数据训练“说模块”，减少“读模块”对并行数据（并行数据指：文本语音数据对）的需求。 为控制说话人，使用提示方法，只需要 3 秒音频即可合成在训练集中未见过的说话人的语音。 实验表明，SPEAR-TTS 仅使用 15 分钟的并行数据 ...

name_ch: 神经网络编解码器语言模型实现零样本 TTS name_en: Neural Codec Language Models are Zero-Shot Text to Speech Synthesizers date_publish: 2023-01-05 paper_addr: http://arxiv.org/abs/2301.02111 code: https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/valle 1 读后感 语音合成模型，输入是待合成的文本，3 秒的录音，输出为与录音一致的合成后的语音内容。 2 与传统 TTS 的差异 之前的语音模型是：音素 ->梅尔倒谱 ->音频；VALL-E 是：音素 ->离散编码 ->音频。 3 主要贡献 • 我们提出了 VALL-E，有效使用上下文学习能力的 TTS 框架，音频编解码器代码作为中间表示，以取代传统的梅尔声谱图。 • 通过利用大量的半监督数据在说话者维度构建了一个通用的 TTS 系统。 • VALL-E 能够以相同的输入文本提供不同的输出，并 ...

name_ch: 用你自己的声音说外语：跨语言神经编解码器语言建模 name_en: Speak Foreign Languages with Your Own Voice：Cross-Lingual Neural Codec Language Modeling paper_addr: http://arxiv.org/abs/2303.03926 date_publish: 2023-03-07 1 读后感 对 VALL-E 的扩展，以源语言语音和目标语言文本为提示，预测目标语言语音的声学标记序列，可用于从语音到语音的翻译任务。它可以生成目标语言的高质量语音，同时保留看不见的说话者的声音、情感和声学环境。有效缓解了外国口音问题，可以通过语言 ID 来控制。 以从源文本和目标文本中导出的音素序列，以及从音频编解码器模型中导出的源声学标记作为提示，生成目标语音。 2 介绍 主要贡献 • 提出 VALL-E X 条件跨语言语言模型，以源语言语音和目标语言文本为提示，预测目标语言声学标记。 • 多语言上下文学习框架，能保持看不见的说话者的声音、情感和语音背景，仅依赖源语言中的一个句子提示 ...

name_ch: AudioLM：一种音频生成的语言建模方法 name_en: AudioLM：a Language Modeling Approach to Audio Generation date_publish: 2022-09-07 paper_addr: http://arxiv.org/abs/2209.03143 1 读后感 主要解决生成语音的两个问题：一致性和高质量。 2 摘要 这是一个利用长期一致性生成高质量音频的框架，它先将音频输入转成一系列离散的 token，然后将生成音频作为表示空间的语言建模。提出了一种混合的分词方案来平衡重建质量和长依赖的结构。 使用Mask 方法捕获长距离的关系，最终使用离散编码生成高品质的合成效果。它可以通过简短的提示，来生成自然连贯延续语音。利用大量无监督数据训练，在没有任何文字标注或注释的情况下，AudioLM 会生成句法和语义上合理的语音延续，同时还保持说话人身份和不可见的说话人的韵律。另外，还可以生成钢琴音乐。 3 介绍 在数据都是无监督的情况下，基于 Transformer 架构。具体使用的技术包括：对抗性神经音频压缩，自监督 ...

123456name_ch: 带遮蔽的自编码器是大规模的视觉学习者name_en: Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learnersothers: MAE 论文逐段精读 https://www.bilibili.com/video/BV1sq4y1q77t/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=eef058f284e51ad4598d556801a9fc84paper_addr: https://ieeexplore.ieee.org/document/9879206/journal: 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)date_publish: 2022-06-01 1 读后感 图像领域的无监督学习，延续 ViT 使用 Transformer 结构 论文阅读_ViT，学习 BERT 遮蔽图片块，然后预测被遮蔽的块实现自我学习 autoencoder。 ...