29
правок
Изменения
Мелкие исправления, упрощены некоторые разделы, добавлена информация про оценки качества
== Этапы синтеза речи ==
Работу систем синтеза речи по тексту, как правило, можно разделить на два этапа, за которые отвечают два отдельных компонента {{---}} обработка текста и синтез речи.
Первый этап обычно содержит несколько этапов [[Обработка естественного языка|обработки естественного языка]], такие, как разбиение на предложения, разбиение на слова, нормализация текста,
автоматическая морфологическая разметка и конвертация графем в фонемы (англ. grapheme-to-phoneme conversion, G2P).
Данный этап принимает в качестве входных параметров текст и возвращает последовательность фонем с различными выделенными лингвистическими особенностями.
Этап синтеза речи, в свою очередь, принимает на вход последовательность фонем и возвращает синтезированную звуковую волну речи.
Данный этап обычно включает в себя алгоритмы предсказания [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%BE%D0%B4%D0%B8%D1%8F_(%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B2%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0)/ просодии] {{- --}} характеристик речи, описывающих признаки, являющиеся дополнительными к основной артикуляции звука, такие, как тон, ударение, громкость и т.д.
== Генерация звуковой волны ==
Обычно, синтезаторы речи не работают непосредственно с сигналом звуковой волны, а использует используют некоторое представление этого сигнала, например, спектрограмму. Алгоритм, способный выделить такие параметры и по ним обратно восстановить звуковую волну, называется '''вокодер''' (англ. voice encoder). Примерами таких алгоритмов являются мю-закон <ref name="mu law">[http://www.itu.int/rec/dologin_pub.asp?lang=e&id=T-REC-G.711-198811-I!!PDF-E&type=items/ "ITU-T Recommendation G.711"]</ref> и восстановление сигнала по его спектрограмме.
Мю-закон преобразует каждое значение дискретизированного сигнала <math>\textbf{x} = \{x_1, x_2, \dots, x_T\}</math> как
где <math>w</math> {{---}} используемое окно и <math>STFT(t, w)</math> {{---}} оконное преобразование Фурье.
Для восстановления исходного сигнала по его спектрограмме может быть использован алгоритм Гриффина-Лима<ref name="griffin-lim">D. Griffin and Jae Lim, "Signal estimation from modified short-time Fourier transform," ICASSP '83. IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Boston, Massachusetts, USA, 1983, pp. 804-807, doi: 10.1109/ICASSP.1983.1172092.</ref>, который основан на минимизации среднеквадратической среднеквадратичной ошибки между оконным преобразованием Фурье оцениваемого сигнала и имеющимся преобразованием в спектрограмме.
== Классы подходов к синтезу речи ==
* '''Синтез с выбором''' (англ. unit selection synthesis) является самым используемым подходом конкатенативного синтеза и использует большую базу данных записанной речи. При создании базы данных записанные фразы могут делиться на различные звуковые единицы, такие, как фоны, дифоны, полуфоны, слоги, морфемы, целые фразы или предложения. При запуске алгоритм генерирует выходную звуковую волну с помощью выбора наилучшей последовательности звуковых единиц из базы данных. Данный выбор обычно реализован с помощью [[Дерево решений и случайный лес|дерева решений]]. Синтез с выбором обеспечивает наиболее естественную речь, так как использует минимальную цифровую обработку сигналов. Недостатком подхода является необходимость в довольно большой базе данных звуков для достижения наибольшей естественности речи. Данный подход являлся самым популярным для общего класса задач синтеза речи, но в последнее время уступает по популярности параметрическому подходу. Примером использования синтеза с выбором является голосовой помощник Siri от Apple <ref name="apple">[https://machinelearning.apple.com/research/siri-voices/ Deep Learning for Siri’s Voice: On-device Deep Mixture Density Networks for Hybrid Unit Selection Synthesis.]</ref> и голосовой помощник Алиса от компании Яндекс <ref>[https://www.seonews.ru/analytics/optimization-2018-chto-nakhoditsya-pod-kapotom-u-alisy/ Optimization 2018: что находится «под капотом» у Алисы.]</ref>. Несмотря на то, что эти продукты используют глубокое обучение, их механизм синтеза речи основан на записанных примерах голоса.
* '''Дифонный синтез''' (англ. diphone synthesis) является частным случаем синтеза с выбором, который использует в качестве звуковых единиц дифоны (переход от звука к звуку). Подход использует только один образец каждого дифона. База данных дифонов при этом получается сравнительно небольшой. Например, немецкий язык содержит около 800 дифонов, а испанский {{---}} около 2500. При работе алгоритма просодия входной последовательности накладывается на дифоны в базе данных с помощью различных алгоритмов цифровой обработки сигналов. Данный алгоритм значительно уступает по качеству другим подходам и, кроме меньшего размера базы данных, не дает весомых преимуществ, из-за чего не снискал большой популярности.
* '''Синтез речи, ограниченный предметной областью''' (англ. domain-specific speech synthesis) также является частным случаем синтеза с выбором и использует базу данных предварительно записанных слов, фраз и предложений для составления выходной последовательности. Он используется в задачах, где вариативность и размер используемых фраз ограничены некоторой предметной областью, например, прогнозирование погоды или составление расписания транспорта. Из-за значительной простоты реализации и использования данный подход уже долго применяется в коммерческих продуктах, например, говорящие часы или калькуляторы. При этом данный подход может обеспечивать высокую естественность речи вследствие ограниченности используемой базы данных. Недостатками таких систем является ограниченность областью применимости и неспособность учитывать контекст речи, что может вызывать ощутимые ошибки в некоторых языках.
Параметрический синтез (англ. statistical parametrical synthesis) для генерации выходной звуковой волны, в отличии от конкатенативного синтеза, не использует реальные примеры речи, а строит вероятностное распределение некоторых параметров и акустических свойств звуковой волны.
В начале работы параметрического синтезатора с помощью вокодера извлекаются параметры
<math>\textbf{o} = \{o_1, \dots, o_N\}</math> дискретизированной звуковой волны <math>\textbf{x} = \{x_1, \dots, x_T\}, -1 < x_i < 1</math> и лингвистические данные <math>l</math> из текста <math>W</math>, где который необходимо озвучить. Конкретный вид вектора <math>N\textbf{o}</math> и <math>T</math>соответствуют параметрам зависит от используемого вокодера {{---}} это может быть как спектрограмма волны, так и количеству сигналов звуковой волнынекоторое другое представление сигнала, например, дискретные номера интервалов числовой прямой, получаемые с помощью мю-закона. Затем, генеративная [[Порождающие модели|порождающая модель]], например, [[Марковская цепь|скрытая марковская цепь]],[[Нейронные сети, перцептрон#Сети прямого распространения|нейронная сеть прямого распространения]] или [[Рекуррентные нейронные сети|рекуррентная нейронная сеть]], обучается по выделенным параметрам <math>\textbf{o}</math> и <math>l</math>, получаяпараметры модели <math>\hat{\Lambda}</math> как:
<math>\hat{\Lambda} = \arg\max\limits_{\Lambda}p(\textbf{o} | l, \Lambda)</math>,.
<math>\hat{\textbf{o}} = \arg\max\limits_{\textbf{o}}p(\textbf{o} | l, \hat{\Lambda})</math>.
Выходная звуковая волна моделируется с помощью вокодера и найденных параметров <math>\hat{\textbf{o}}</math>.
Данный подход является самым популярным на сегодняшний момент, в том числе из-за того, что он позволяет использовать подходы, основанные на нейронных сетях. Современными продуктами, использующие основанный на глубоком обучении параметрический синтез являются Amazon Lex и Alexa <ref>[https://www.allthingsdistributed.com/2016/11/amazon-ai-and-alexa-for-all-aws-apps.html Bringing the Magic of Amazon AI and Alexa to Apps on AWS.] </ref>, Google Ассистент <ref name="cnet wavenet">Martin, Taylor (May 9, 2018).[https://www.cnet.com/how-to/how-to-get-all-google-assistants-new-voices-right-now/ "Try the all-new Google Assistant voices right now"]. CNET.</ref> и умные дисплеи Portal от Facebook <ref>[https://venturebeat.com/2020/05/15/facebooks-voice-synthesis-ai-generates-speech-in-500-milliseconds/ Facebook’s voice synthesis AI generates speech in 500 milliseconds.]</ref>.
<math>p(\textbf{x})=\prod\limits_{t=1}^{T} p(x_t | x_1, x_2, \dots, x_{t-1})</math>.
Таким образом, вероятность каждого сигнала <math>x_t</math> зависит от вероятностей предыдущих сигналов. При этомВо время обучения модель оценивает данное условное распределение вероятностей, принимая на вход сигналы из обучающей выборки одновременно. На этапе генерации модель порождает выходные сигналы с помощью полученной оценки распределения вероятности последовательно {{---}} полученный моделью сигнал в качестве вокодера используется [[Синтез речи#Генерация звуковой волны | мю-закон]]момент времени <math>t</math> подается обратно на вход для генерации последующего сигнала в момент времени <math>t+1</math>.Модель представляет собой множество слоев сверточной нейронной сетиСтруктура модели позволяет использовать её в широком спектре задач, аналогично модели [[PixelRNN_и_PixelCNN | PixelCNN]].Сеть не содержит уровней [[Сверточные нейронные сети#Пулинговый слой | пулинга]] и выходной вектор имеет размерностьнапример, равную размерности входного вектора.Выходом модели является категориальное распределение вероятностив задачах продолжения музыкального произведения по его началу, получаемое с помощью softmaxпорождения голоса конкретного человека или text-to-преобразованияspeech синтеза.
Основной идеей модели является использование причинных сверточных сетей (англ. causal convolution layers) и [[Сверточные нейронные сети#Расширенная свертка (aнгл. Dilated convolution) | расширенных ]] причинных сверточных сетей (англю dilated causal convolution layers).
Причинная сверточная сеть представляет собой несколько уровней сверточной нейронной сети, связанных между собой в порядке, который не нарушает последовательность
входного сигнала, т.е. оцениваемая в момент времени <math>t+1</math> вероятность сигнала <math>p(x_{t+1} | x_1, x_2, \dots, x_t)</math> не зависит от сигналов
в последующие моменты времени <math>t+2, t+3, \dots, T</math>. Во время обучения сети сигналы из обучающих данных подаются на вход сети одновременно. На этапе генерациисигналы на вход модели подаются последовательно: каждый сгенерированный моделью сигнал подается обратно на вход для генерации последующего. Причинные сверточные сети обучаются
быстрее, чем [[Рекуррентные нейронные сети | рекуррентные нейронные сети]], но требуют достаточно большого количества уровней для обеспечивания большого окна восприятия сигнала (англ. signal reception window) {{---}} количество предыдущих сигналов, от которых зависит оценка сигнала в текущий момент.
[[Файл:dilated-causal-convolutions.png|thumb|300px| Рисунок 1 — строение причинной сверточной сети (сверху) и расширенной причинной сверточной сети (снизу)<ref name="wavenet">Aaron van den Oord, Sander Dieleman, Heiga Zen, Karen Simonyan, Oriol Vinyals, Alex Graves, Nal Kalchbrenner, Andrew Senior, & Koray Kavukcuoglu. (2016). WaveNet: A Generative Model for Raw Audio. [https://arxiv.org/abs/1609.03499/ arXiv:1609.03499]</ref>]]
Модификация причинных сверточных сетей, называемая расширенные причинные сверточные сети, способна увеличить окно восприятия сигнала в разы и является основной идеей модели WaveNet.
Модификация заключается в применении свертки к области размерности большей, чем её длина, пропуская входные связи с некоторым шагом. Данный подход аналогичен применению пулинга или свертки с шагом большим единицы, но выходом расширенной причинной сверточной сети является последовательность размерности, равной размерности входной последовательности. Расширенные причинные сверточные сети способны достигать большего окна
восприятия сигнала, используя меньшее количество уровней, при этом сохраняя вычислительную сложность причинных сверточных сетей. Структура причинных сверточных сетей изображена на Рисунке 1.
[[Файл:wavenet.png|thumb|300px| Рисунок 2 — строение модели WaveNet <ref name="wavenet">Aaron van den Oord, Sander Dieleman, Heiga Zen, Karen Simonyan, Oriol Vinyals, Alex Graves, Nal Kalchbrenner, Andrew Senior, & Koray Kavukcuoglu. (2016). WaveNet: A Generative Model for Raw Audio. [https://arxiv.org/abs/1609.03499/ arXiv:1609.03499]</ref>]]
Полная структура модели WaveNet изображена на Рисунке 2. В качестве вокодера используется [[Синтез речи#Генерация звуковой волны | мю-закон]].Модель представляет собой множество слоев сверточной нейронной сети, аналогично модели [[PixelRNN_и_PixelCNN | PixelCNN]].Модель на вход принимает закодированную мю-законом последовательность сигналов <math>\textbf{x}</math> и, опционально, некоторую дополнительную информацию, обозначаемую как вектор параметров <math>h</math>, а на выходе возвращает распределение вероятностей для параметров мю-закона, по которым можно восстановить синтезированный сигнал. В случае использования На этапе обучения входным сигналом <math>\textbf{x}</math> является пример звука из обучающей выборки, который подается на все входы одновременно. На этапе генерации входом модели для генерации речи по тексту, вектор <math>h\textbf{x}</math> может содержать информацию о рассматриваемом текстебудут являться сигналы, порожденные ею в предыдущие моменты времени и передаваемые ей последовательно. Сама модель представляет собой набор из Дополнительная информация <math>Kh</math> [[Сверточные нейронные сети#Residual block | блоков с остаточной связью]], содержащих преобразование расширенной причинной свертки и функцию активациинапример, может содержать информацию о рассматриваемом тексте в задаче text-to-speech синтеза.
Модель представляет собой набор из <math>K</math> [[Сверточные нейронные сети#Residual block | блоков с остаточной связью]], содержащих преобразование расширенной причинной свертки и функцию активации. Функция активации при этом аналогична функции, предложенной в модели Gated PixelCNN <ref>Aaron van den Oord, Nal Kalchbrenner, Oriol Vinyals, Lasse Espeholt, Alex Graves, & Koray Kavukcuoglu. (2016). Conditional Image Generation with PixelCNN Decoders. [https://arxiv.org/abs/1606.05328/ arXiv:1606.05328]
</ref>:
<math>p(\textbf{x}|\textbf{h})=\prod\limits_{t=1}^{T} p(x_t | x_1, x_2, \dots, x_{t-1}, \textbf{h})</math>.
Для использования дополнительной информации <math>\textbf{h}</math> функция активации может использовать вектор <math>\textbf{h}</math> глобально при вычислении каждой свертки как:
<math>\textbf{y} = \tanh(W_{f, k} * \textbf{x} + V_{f,k}^T\textbf{h}) \odot \sigma(W_{g,k}*\textbf{x}+V_{g,k}^T\textbf{h})</math>,
где <math>V_{f,k}</math> {{---}} выученные параметры линейной проекции. В случае, когда размерность вектора <math>\textbf{h}</math> меньше, чем размерность <math>\textbf{x}</math>, можно использовать upsampling-преобразование сверточных сетей, чтобы получить вектор размерности, равной <math>\textbf{x}</math>, и использовать его вместо оригинального вектора <math>\textbf{h}</math>. При этом <math>V_{f,k}*\textbf{h}</math> будет являться операцией свертки размера 1.
Самый известный пример применения WaveNet для синтеза речи является технология Google Ассистент, которая использует WaveNet для генерации голосов ассистентов на различных
В качестве сети пост-обработки используется модуль CBHG, описанный ранее. После этого спектрограмма звуковой волны передается на вход [[Синтез речи#Генерация звуковой волны | алгоритму Гриффина-Лима]], который генерирует итоговую звуковую волну.
Модель Tacotron была значительно улучшена в последующей модификации Tacotron 2 <ref>Jonathan Shen, Ruoming Pang, Ron J. Weiss, Mike Schuster, Navdeep Jaitly, Zongheng Yang, Zhifeng Chen, Yu Zhang, Yuxuan Wang, RJ Skerry-Ryan, Rif A. Saurous, Yannis Agiomyrgiannakis, & Yonghui Wu. (2018). Natural TTS Synthesis by Conditioning WaveNet on Mel Spectrogram Predictions. [https://arxiv.org/abs/1712.05884 arXiv:1712.05884].</ref>, которая переработала исходную архитектуру Tacotron и объединила её с вокодером на основе WaveNet. Данная модель способна синтезировать речь высокого качества, принимая на вход только текст, который необходимо озвучить<refname="tacotron2">[https://ai.googleblog.com/2017/12/tacotron-2-generating-human-like-speech.html/ Tacotron 2: Generating Human-like Speech from Text]</ref>.
== Проблемы ==
=== Оценка качества ===
На данный момент не существует единых критериев оценки качества синтезаторов речи. В каждом отдельном применении технологии синтеза речи могут быть в том числе свои критерии качества, связанные с предметной областью или используемым оборудованием. С другой стороны, ряд исследователей начали оценивать синтезаторы речи используя распространенные наборы данных для синтеза речи <ref>[http://festvox.org/blizzard/ Blizzard Challenge]</ref>.
Популярной метрикой оценки естественности речи является '''средняя оценка мнения''' (англ. mean opinion score)<ref name="mos">[https://www.itu.int/rec/T-REC-P.800.2 ITU-T Recommendation P.800.2 : Mean opinion score interpretation and reporting]</ref>. Она заключается в воспроизведении результатов работы синтезатора речи выборке людей, которые затем оценивают её качество по шкале от 1 до 5, в которой 1 означает "плохое" качество, 5 {{---}} "идеальное". Итоговой оценкой является среднее арифметическое всех оценок. Данная метрика страдает от субъективности и предвзятости опрашиваемых людей, в частности, в подобного рода экспериментах опрашиваемые стремятся ставить оценки, располагающиеся на всей ширине интервала оценок<ref name="bias">Zielinski, Slawomir, Francis Rumsey, and Søren Bech. "On some biases encountered in modern audio quality listening tests-a review." Journal of the Audio Engineering Society 56.6 (2008): 427-451.</ref>. Из этого следует, что данная оценка не является абсолютной и её нельзя использовать для сравнения двух отдельных экспериментов кроме тех случаев, когда эксперимент поставлен особым образом, чтобы учесть данный недостаток, и даже в таком случае требуется статистический анализ данных, чтобы убедиться, что такое сравнение двух систем корректно<ref name="mos">[https://www.itu.int/rec/T-REC-P.800.2 ITU-T Recommendation P.800.2 : Mean opinion score interpretation and reporting]</ref>.
Модели WaveNet, Tacotron и Tacotron 2 использовали среднюю оценку мнения для сравнения своей работы с естественным языком и другими подходами. Например, WaveNet достиг оценки 4.21 и 4.08 для американского варианта английского и путунхуа, по сравнению с оценками естественного языка 4.46 и 4.25 соответственно. Работа, описывающая модель Tacotron, сравнивала модель с другими разрабатываемыми подходами<ref>Heiga Zen, Yannis Agiomyrgiannakis, Niels Egberts, Fergus Henderson, and Przemysław Szczepa-niak. Fast, compact, and high quality LSTM-RNN based statistical parametric speech synthesizersfor mobile devices.Proceedings Interspeech, 2016</ref><ref>Junyoung Chung, Caglar Gulcehre, KyungHyun Cho, and Yoshua Bengio. Empirical evaluation ofgated recurrent neural networks on sequence modeling. [https://arxiv.org/abs/1412/3555 arXiv:1412.3555], 2014.</ref>. Tacotron смог достичь оценки в 3.82 балла для американского варианта английского, когда параметрический подход достиг 3.69, а конкатенативный - 4.09. Tacotron 2 смог достичь оценки в 4.52 балла по сравнению с оценкой записанной речи в 4.58 балла<ref name="tacotron2">[https://ai.googleblog.com/2017/12/tacotron-2-generating-human-like-speech.html/ Tacotron 2: Generating Human-like Speech from Text]</ref>.
== См. также ==
