文字轉語音（TTS）和語音合成引擎使用不同的人工智慧學習模型來生成類似人類的語音。其中一種模型是自回歸語音模型，一種用於語音生成的生成模型。本文探討自回歸模型的運作方式及其在語音合成中的應用。
自回歸模型解析
自回歸模型是一種常用於信號處理、語音識別和語音合成的統計模型。它是現代語音技術的重要組成部分，特別是在文字轉語音（TTS）系統中。為了幫助您理解模型的運作，這裡有一個類比：想像你有一台可以預測天氣的機器。每天，這台機器會考慮前一天的天氣（這就是「自回歸」部分）。它查看溫度、濕度和風速，並利用這些因素來預測明天的天氣。機器還會考慮其他可能影響天氣的因素，包括季節、地點和可能影響該地區的天氣模式（這就是「模型」部分）。基於所有這些因素，機器預測明天的天氣。當然，預測可能不會百分之百準確——天氣 notoriously 難以預測。但機器擁有的數據越多，其預測就會越準確。這就是自回歸模型的一個例子。自回歸模型的基本概念很簡單：它根據先前的值來預測時間序列中的下一個值。換句話說，它使用先前數據點或係數的線性組合來預測序列中的下一個值。這種預測能力使自回歸模型非常適合語音技術，因為生成自然的語音需要根據先前的音頻樣本來預測下一個音頻樣本。自回歸模型有兩個主要組成部分：編碼器和解碼器。編碼器接收輸入信號，如頻譜圖或音素序列，並將其轉換為潛在表示。然後，解碼器接收這個潛在表示並生成輸出信號，如波形或頻譜圖。一種流行的自回歸模型是 WaveNet，它使用擴張因果卷積來建模自回歸過程。這是一種高斯模型，能夠生成幾乎無法區分於人類語音的高品質音頻。自回歸模型的另一個關鍵特徵是它們能夠在生成過程中根據各種輸入進行條件化。例如，我們可以使用多說話者數據集來訓練一個 TTS 系統，使其能夠用不同說話者的聲音生成語音。這是通過在訓練過程中將解碼器條件化於說話者的身份信息來實現的。自回歸模型可以使用不同的優化算法進行訓練，包括變分自編碼器和遞歸神經網絡（RNNs）。訓練數據必須是高品質的，以確保生成的語音自然且準確。
自回歸模型在語音合成中的應用
語音合成是從機器生成類似人類語音的過程。一種流行的語音合成方法是使用自回歸模型。在這種方法中，機器分析並預測語音的聲學特徵，如音高、持續時間和音量，使用編碼器和解碼器。編碼器將原始語音數據，如音頻波形或頻譜圖，處理成一組高級特徵。這些特徵然後被輸入解碼器，生成代表所需語音的聲學元素序列。模型的自回歸特性允許解碼器根據先前的活動預測每個後續的聲學特徵，從而產生自然的語音輸出。最受歡迎的自回歸模型之一是 WaveNet。WaveNet 使用卷積神經網絡（CNNs）生成聲學特徵，然後通過聲碼器轉換為語音。該模型在高品質語音樣本數據集上進行訓練，以學習不同聲學特徵之間的模式和關係。基於長短期記憶（LSTM）網絡的預訓練模型可以加速自回歸語音模型的訓練過程並提高其性能。為了提高合成語音的質量和真實感，研究人員提出了對 WaveNet 模型的各種修改。例如，FastSpeech 是一種端到端自動語音識別模型，能夠減少延遲並提高語音合成過程的速度。它通過使用注意力機制直接預測語音序列中每個音素的持續時間和音高來實現這一點。自回歸語音合成的另一個研究領域是語音轉換，其目標是將一個人的語音轉換為聽起來像另一個人。這是通過在源和目標說話者的語音樣本數據集上訓練模型來實現的。生成的模型可以將源說話者的語音轉換為目標說話者的聲音，同時保留原始語音的語言內容和韻律。自回歸語音模型的關鍵組成部分之一是神經聲碼器，它負責生成高品質的語音波形。神經聲碼器是這一過程的關鍵部分，因為它將模型的輸出轉換為我們可以聽到的音頻波形。沒有它，模型生成的語音會聽起來像機器人且不自然。關於自回歸語音模型的研究已獲得超過23億次引用，顯示其在語音處理中的重要性。事實上，自回歸語音模型的研究已在著名的 ICASSP 會議上發表，許多論文專注於改進語音識別和合成的聲學模型。許多論文也已在 arxiv.org 和 GitHub 上發表，探索不同的算法、架構和優化技術。自回歸語音模型的評估使用一系列性能指標，包括平均意見分數（MOS）、詞錯誤率（WER）和頻譜失真（SD）。
成為 Speechify 的 AI 文字轉語音高手
Speechify 是一項 TTS 服務，利用人工智慧產生出色且自然的 旁白 效果，適用於各類文本。該服務使用深度學習模型，基於大量語音樣本數據集，將 文字轉換為語音。使用 Speechify，只需將文件粘貼或上傳到平台，選擇您偏好的語音和語言。Speechify 將生成高品質的音頻文件，您可以下載或與他人分享。Speechify 的 TTS 服務使用自回歸模型，確保生成的語音符合人類語音的自然流暢性。使用 Speechify，您可以即時生成 高品質音頻，並用於各種應用，包括 播客、影片和有聲書。何必等待？ 立即試用 Speechify，探索為您的項目生成高品質音頻的新方法。
常見問題
什麼是自回歸時間序列模型？
自回歸時間序列模型是一種統計模型，根據過去的數據預測未來的數值。
AR 和 ARMA 有什麼區別？
ARMA 是一種更通用的模型，包含自回歸和移動平均成分，而 AR 是一種較簡單的自回歸模型，沒有移動平均成分。
時間序列和深度學習有什麼區別？
時間序列分析是一種用於分析時間數據的統計技術。另一方面，深度學習是機器學習的一個子領域，涉及訓練人工神經網絡從數據中學習。
自回歸模型和非自回歸模型有什麼區別？
自回歸模型根據先前生成的輸出依序生成輸出，而非自回歸模型則不考慮先前的結果，並行生成輸出。
