机器人语音---走进优必选

听会笔记

介绍了机器人语音技术部的关键技术包括前端的信号处理，语音识别ASR,自然语言处理，以及最后的语音合成TTS

机器人的多模态交互

语音转换案例，可以通过20句话使语音合成变成目标人声音

语音合成部分

介绍了语音合成大致流程

语音合成的发展

优必选的pipeline

多音字发音和停顿的解决方法

seq2seq模型比较

tacotron：相比SPSS,节省了时长模型，语音质量好，但计算量大，训练/推理速度慢，容易丢字，漏字，句尾重音，不易控制

tacotron2:优化了丢字，漏字，计算量大，无法并行，训练/推理速度慢，

Transformer-TTS:语音质量好，结构并行，训练速度快，但推理速度慢

端到端模型方案比较

声码器比较

WaveGAN 模型结构（GAN) 难训练，表现不稳定
WaveRNN 模型结构 RNN , 音质好且稳定
WaveGlow 模型结构 CNN , 有底噪，音质稳定

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