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（本文稍长，希望大家看完，而不是收藏之后等以后慢慢看）

大家平时对Incremental TTS（iTTS)关注较少，可能会问iTTS是如何工作？完成那些工作？对于iTTS的介绍屈指可数，今年出来的几篇语音合成的survey（可以参考语音合成论文优选：语音合成综述（2021）https://mp.weixin.qq.com/s/m6juWxML0E_e83fvs4k0Aw）也没有相关主题的总结，因此我这里就唠一唠该方向的研究。iTTS主要是根据部分语境（当前word以及前边已经观察到的word序列）来合成音频，其研究没有被重视的原因主要其语音质量无法与整句合成效果好，但其latency理论上是纯正的streaming。再进入主题之前，我先把几个术语捋一捋。ASR很多研究涉及streaming，该streaming对应本文的increamental，因此我们称增量式tts为streaming TTS或者increamental TTS。另外，real-time语音合成系统主要特点就是latency小，因此很多文章和研究人员习惯把具备局部streaming特点的TTS也称为streaming TTS（主要latency较小），这里我们没必要较真（有位朋友曾跟我探讨过streaming TTS和real-time TTS区别，其实real-time TTS是包括streaming TTS）。接下来我们进入主题。

本文主要讲解以下的几篇文章

segment-level的iTTS

1 Neural iTTS: Toward Synthesizing Speech in Real-time with End-to-end Neural Text-to-Speech Framework

2019.09

https://ahcweb01.naist.jp/papers/conference/2019/201909_SSW_tomoya-ya_1/201909_SSW_tomoya-ya_1.paper.pdf

使用future context的探索研究

2 What the Future Brings: Investigating the Impact of Lookahead for Incremental Neural TTS

2020.09.04

https://arxiv.org/pdf/2009.02035.pdf

3 Alternate Endings: Improving Prosody for Incremental Neural TTS with Predicted Future Text Input

2021.02.15

https://arxiv.org/pdf/2102.09914.pdf

4 Incremental Text-to-Speech Synthesis Using Pseudo Lookahead with Large Pretrained Language Model

2021.04.14

https://arxiv.org/pdf/2012.12612.pdf

5 Low-Latency Incremental Text-to-Speech Synthesis with Distilled Context Prediction Network

2021.09.22

https://arxiv.org/pdf/2109.10724.pdf

局部streaming，但具备更多的落地场景

6 High Quality Streaming Speech Synthesis with Low, Sentence-Length-Independent Latency

interspeech 2020

https://www.isca-speech.org/archive/Interspeech_2020/pdfs/2464.pdf

第一篇Neural iTTS: Toward Synthesizing Speech in Real-time with End-to-end Neural Text-to-Speech Framework

这篇文章是最早在基于神经网络的TTS上进行iTTS的研究，其主要在tacotron(图1）架构上进行english和japanese的试验。该iTTS如2所示进行片段式segment的合成，即逐块chunk模式合成然后再进行拼接，结果为图5图6所示。

第二篇What the Future Brings: Investigating the Impact of Lookahead for Incremental Neural TTS

该篇文章主要探索iTTS需要具备多长的future context才能提高语音合成质量。本文是在tacotron系统上进行的实验，encoder和decoder都要做相应的处理。encoder的处理如table1所示，其中n代表一句话中该word的位置，k是向后看几步。decoder部分的如图1所示，合成增量的每部分音频，然后进行拼接。

先看一下encoder部分增量k对每个word的影响，其中对比的为原始tacotron系统full,就是处理整个句子。可以看出随着k增大，其结果趋近于原始full的结果。图3的结果亦是如此，其中选择k=2的情况，可以较好的实现iTTS。table2给出了各种参数对iTTS的效果影响。table4显示合成音频的质量受到k的大小影响。

第三篇Alternate Endings: Improving Prosody for Incremental Neural TTS with Predicted Future Text Input

上篇文章主要研究当前word受到future context的影响大小。本文使用语言模型GPT2来预测该语境，来优化iTTS的自然度。详细的设计为图1所示，使用GPT2预测下一个词，然后使用声学模型和声码器合成语音。其中table1展示了集中对比系统，Ground truth为完整句子， Unkonwn k=0，不做任何处理，Ground Truth k=1，完整句子中获取下一个词，GPT2 k=1使用gpt2预测下一个， random是随机预测一下词。

该方案的结果

图2展示了时长预测，可以看出GPT2的结果是弱于全句子和GT k=1，但好于k=0和random。tabel2和table3都展示一致的结果。

第四篇Incremental Text-to-Speech Synthesis Using Pseudo Lookahead with Large Pretrained Language Model

本文相对上一篇主要添加如图1虚线所示添加textual embedding network模块，该模块通过observed segment和预测的future segment来生成context embedding信息。

该方案的实验图table 1所示bicontext把MOS和CER,WER提高很多，不断接近full-sentence。

第五篇 Low-Latency Incremental Text-to-Speech Synthesis with Distilled Context Prediction Network

以上几篇文章引入语言模型GPT2会增加时间开销，因此本文在第四篇文章基础上通过知识蒸馏方法对语言模型gpt2和contextual embedding network进行蒸馏，其student只要使用observer segment和current segment就预测contextual embedding，从而提高推理速度。

该方案的试验结果如图table 1和图4所示，相比第四篇文章，推理速度提高10倍。

第六篇 High Quality Streaming Speech Synthesis with Low, Sentence-Length-Independent Latency

为了减小latency，本文提出了声学模型decoder和声码器streaming的合成系统，无论句子多长，都可以近乎常量时间返回首段音频。本文是在taotron+lpcnet系统上实现，具体的实现为图1所示。在tacotron的decoder的部分添加一个buffer,当buffer满了之后就可以进行post-net网络，（需要注意的是buffer大小要大于post-net的视野长度），同理输出的帧数大于lpcnet的encoder的感受视野就可以进行音频的合成。这样的模式可以使tacotron和lpcnet同时进行合成，而不需要等待tacotron合成整个句子的声学特征后才进行lpcnet的合成

该方案试验结果。首先table1显示r的影响，当r增加可以减少latency，但超过7以后就会急剧下降，这是因为每个step不能涵盖那么多帧的信息，而r=2的效果没有3号，可能因为还没有收敛所致。table2对比了集中常用的语音合成系统，由结果可知，本文的流模式latency几乎最低，逼近常量时间，缓慢上升是由于tacotron的encoder部分随着句子增长而增加，但该部分时间占比很小。

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