已尝试

• DeepVoice3:训练速度快(2*tacotron)但无法收敛，合成不出有效的声音
• DCTTS:训练速度慢，合成效果差(用文档原配置合成英文亦是)。
• Tacotron-2:速度一般(=tacotron)，但是后接wavenet部分报错，代码臃肿，除了Location-attention外其他改动效果不明显。
• Tacotron(对应hparams.py中)：
  1. multi_mode_0是否启用多说话人模式:将每个说话人映射到256维向量speaker_embedding，和text_embedding在最开始concat，人数根据speaker_datasets参数数量控制，speaker_proportion控制训练时抽取data比例。默认每个data目录中都含有train.txt
  2. multi_mode_1-4，use_attention_embedding是否使用不同的concat的位置，无明显效果。
  3. use_spectral_subtract是否预处理时额外提取共振峰频率等信息。供给配合use_harmonics_priority参数在loss中给共振峰频段增加loss权重，针对单个效果不好的音频有效果(百度dyy)
  4. use_freq_priority是否增加<3000hz部分的权重(降噪)，无明显效果
  5. use_sdtw_loss 是否使用soft dtw loss，训练太慢，无明显效果
  6. use_pinyin是否用声韵母进行编码，无明显效果
  7. abc_mode是否增加英文音标编码(支持中英文)
  8. outputs_per_step控制每步输出帧数(调整过=2,3效果不明显)
  9. use_location是否使用location-sensitive-attention，(对齐提升效果明显)
  10. use_regular_loss对loss进行L2正则，无明显效果
  11. use_zone_rnn替换decoder为zoneout-rnn，多人模型时有效果
  12. use_sos在每个句子开头增加sos符号避免开始对齐错误，对齐效果提升
  13. inference_mask是否在对齐出错情况下强制改变注意力，max_sos_wait_time，word_pron_time，min_focused_attention_value，raise_attention_to，对齐效果提升
  14. inv_pre_emphasis是否过滤合成波形时某些值(降噪)，无明显效果
  15. num_mels，num_freq合成mel维度和线性频率刻度(调整过=160,2049效果不明显)
  16. jinlong_vocoder，SPSI_GF_vocoder三种vocoder的选择，默认用GF，(音质提升效果明显)
  17. ctc_loss初始loss太大，无法收敛，pass。
  18. 可以适当调节model/tacotron.py中learning rate(多人模型时调高，单人时调低)
  19. 可以使用evaluation.py测试对齐准确率
  20. 可以使用save_model.py导出pb模型
  21. 尝试gst-tacotron，可以影响发音韵律，但是效果不好，影响本身tts效果，原论文中是有多人语料。

• Vocoder

  1. bfs18/nsynth_wavenet，蒸馏，Teacher网路可训练收敛。
     • 速度：2GPU；1.4sec/step
     • 进展：400k-静音部分大量噪音，pass
  2. andabi/parallel-wavenet-vocoder，蒸馏，无法收敛，pass。
  3. r9r9/wavenet_vocoder，自回归，demo800k效果很好。
     • 速度：2GPU；0.91sec/step
     • 进展：350k-语义不对；510k-语义对,略抖；1022k-抖改善-语义对，对接mel中；ing
  4. dhgrs/UniWaveNet，云之声uni-wavenet，demo1000k也有电音，可训练收敛。
     • 速度：1GPU；1.86sec/step
     • 进展：370k-有少量电音；继续训练无改善；pass
  5. ksw0306/ClariNet，百度ClariNet，demo不知道多少步Teacher效果可以，Student有底噪。
     • 速度：1GPU；1sec/step；
     • 进展：161k-Teacher有少量噪音；330k-Teacher噪音变小；680k-Teacher底噪无法消除；pass
  6. dhgrs/ClariNet:文档中student-sample也有底噪。
     • 速度：2GPU；0.5sec/step；STU-2.6sec/step
     • 进展：500k-Teacher有少量底噪；170k-Student底噪比较小；对接mel中；ing
  7. ksw0306/FloWaveNet，流生成，论文1000k效果较好
     • 速度：1GPU；1.4sec/step
     • 进展：124k有颤音；240k-颤音明显变小；484k-颤音基本消除，对接mel中；ing
     • 对接：集成在fw-tacotron分支中，使用preprocess预处理数据(FW所需的audio-filepath加在最后)，两个模型共用真实mel训练。合成todo
  8. NVIDIA/waveglow，流生成，论文580k效果较好
     • 速度：1GPU；2.8sec/step
     • 进展：58k-质量差；130k-质量明显改善，轻微抖音；250k-基本消除，效果跟FW相当，用原版tacotron-2对接mel中；ing
     • 对接：修改原版tacotron-2支持中英文编码，todo
  9. dhgrs/waveglow，训练太慢，已用NVIDIA官方版，pass。

未尝试

• DeepVoice3:文档中sample效果一般，音色迁移(speaker adaptation)根据issue里反馈并不可行，pass
• WaveRNN:sample还行，todo
• TSNetVocoder:todo
• SING:一种乐器音调生成模型，理论上可以作为vocoder，todo

参考

• Google论文&demo

数据集

kdxf-6，bb-10，bd-4，azure-3