字節跳動發布中文歌聲合成模型,可達人類歌唱水平的80%以上

2021-01-10 億歐網

近日，字節跳動人工智慧實驗室發表了一篇關於中文歌聲合成系統的論文——《 A Chinese Singing Voice Synthesis System Using Duration Allocated Encoder-Decoder Acoustic Models and WaveRNN Vocoders》。論文中，研究者提出了一種基於持續時間分配的的類似Tacotron聲學模型和WaveRNN神經網絡聲碼器的中文歌聲合成（SVS）系統——ByteSing。與傳統的SVS模型不同，ByteSing採用類似Tacotron的編碼器-解碼器結構作為聲學模型，分別以CBHG模型和遞歸神經網絡(RNNs)作為編碼器和解碼器。同時，利用輔助音素持續時間預測模型來擴展輸入序列，可以增強模型的控制能力、穩定性和節奏預測精度。WaveRNN也被用作神經網絡聲碼器，以進一步提高合成歌曲的音質。研究表明，ByteSing能夠達到人類歌唱水平的80%以上，這也是字節跳動研究者首次嘗試的歌聲合成任務。（鈦媒體）

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    編者按：本文來自微信公眾號「東西文娛」（ID:EW-Entertainment），作者：夏清逸，審閱：嶽鴻，36氪經授權發布。 接替百度投資掌閱，讓字節跳動的網文生態更加多元，在商業模式上呈現出由單一流量變現到增加內容變現的加速趨勢。
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