Clip-TTS: Contrastive Text-content and Mel-spectrogram, A High-Huality Text-to-Speech Method based on Contextual Semantic Understanding

作者: Tianyun Liu

发布时间: 2025-02-27

来源: arxiv

研究方向: 语音合成与转换

主要内容

本文提出了一种名为Clip-TTS的文本到语音合成方法，该方法基于Clip架构，通过对比学习将文本内容与梅尔频谱图联系起来，旨在提高语音合成的质量和效率。

1. 提出了Clip-TTS，一种基于Clip架构的文本到语音合成方法。

2. 通过对比学习，Clip-TTS能够更好地理解文本的语义和上下文信息，从而提高语音合成的质量。

3. Clip-TTS在多个语音合成数据集上取得了优异的性能，包括LJSpeech和Baker数据集。

4. Clip-TTS能够生成具有不同情感和语调的语音，适用于多种应用场景。

1. 对比学习

2. Clip架构

3. Transformer模型

4. 梅尔频谱图

5. 文本编码器

6. 梅尔频谱图编码器

7. 梅尔频谱图解码器

8. 波束网络

Clip-TTS在LJSpeech和AISHELL3数据集上优于其他方法，在Baker数据集上接近最优水平，在多情感数据集上也表现出色。

Clip-TTS的未来工作将集中在以下几个方面： 1. 开发Clip-TTS 2，实现零样本TTS，能够合成任何音色、情感、语调等，无需微调或重新训练。 2. 探索Speech-Clip在语音识别、文本翻译和语音增强等领域的应用。 3. 进一步优化Clip-TTS，提高其性能和鲁棒性。