人工智能安全：原理与实践 课件 第14章 语音合成原理与实践(14.2基于Tacotron2的语音合成-实践).pptx

李剑博士，教授，博士生导师网络空间安全学院lijian@bupt.edu.cnJanuary23,2025第14章语音合成原理与实践14.2基于Tacotron2的语音合成实践

本章介绍本实践能够克隆一个人的声音，并利用这个声音说一些指定的话，但事实上这个人从来没有说过。项目特别关注零样本学习设置，即仅使用几秒钟未转录的目标说话人的参考音频生成新的语音，而不需要更新任何模型参数。

1.系统结构基于Tacotron2的语音合成主要由三个独立的神经网络组成：(1)说话人编码器网络在包含数千名说话人的带噪声数据集上进行训练，不需要文本数据。它可以利用几秒钟的语音生成一个代表说话人特征的向量。说话人编码器用于生成一个固定维度的嵌入向量（d-vector），这个向量表示了说话人的特征。它可以从目标说话人的几秒钟参考语音中提取出这些特征。

1.系统结构（2）基于Tacotron2的序列到序列合成器利用说话人特征向量，从文本生成梅尔频谱图（MelSpectrogram），用来表示音频信号的频率内容的图像。合成器根据输入文本和说话人编码器生成的嵌入向量生成高质量的梅尔频谱图。梅尔频谱图（MelSpectrogram）是音频信号的频率域表示，显示音频信号在不同时间点上的频率强度。

1.系统结构(3)基于WaveNet的自回归声码器将梅尔频谱图转换为时域波形（时域波形表示音频信号随时间变化的图形，是音频信号的原始形式），生成最终的语音信号。声码器将合成器生成的梅尔频谱图转换为时域波形，生成最终的语音信号。

2.实验目标（1）学习和理解语音合成模型的基本原理（2）实现和理解TTS系统（3）了解模型训练

3.实验环境（1）学习

4.实践过程(1)下载安装包(2)编写Encode(编码器)文件夹下的inference.py文件该文件用于执行音频嵌入的推理任务，特别是对语音进行特征提取和生成嵌入向量。该代码使用了预训练的SpeakerEncoder模型，输入音频片段，生成用于说话人识别等任务的嵌入向量。

4.实践过程(3)编写Synthesizer(合成器)文件夹下的inference.py文件该文件实现了一个基于Tacotron模型的文本到语音合成器类TextToSpeechSynthesizer。它主要负责加载训练好的Tacotron模型并使用它将文本输入转换为音频的梅尔频谱图。该文件还提供了多个辅助函数来加载模型、处理音频文件、生成梅尔频谱图、以及处理输入数据的填充操作。

4.实践过程（4）编写vocoder(声码器)文件夹inference.py文件。该文件加载并使用WaveRNN模型来生成语音波形。它通过`load_wave_rnn_model`函数加载模型权重，并根据设备选择在CPU或GPU上运行。`is_wave_rnn_model_loaded`用于检查模型是否已加载，`generate_waveform`函数根据输入的梅尔频谱图生成语音波形，支持归一化和批处理选项。

4.实践过程（5）编写demo.py文件。该文件的功能是执行文本到语音的合成，具体是通过加载语音编码器、文本合成器和声码器模型，从输入的语音文件生成语音特征文件，并根据用户提供的文本进行语音合成。代码支持通过命令行参数指定模型路径，并控制是否播放生成的音频。

5.实践结果在实验中，克隆samples文件夹下person1的音频，并输出HelloLisa,IamalsofromBeijingUniversityofPostsandTelecommunications。发现可以成功地克隆声音，文件保存为person1_demo_output_00.wav。在合成Person1的音频时，生成的梅尔频谱图如图所示：

小结本实践主要讲述了如何利用Tacotron2模型进行语音合成实践。

祝同学们学习进步！致谢