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- DEEP NEURAL NETWORK BASED NON-AUTOREGRESSIVE SPEECH SYNTHESIZER METHOD AND SYSTEM USING MULTIPLE DECODER

机译:- 基于深度神经网络的非自动增加语音合成器方法和系统使用多个解码器

摘要

A deep neural network-based non-autoregressive speech synthesis method and system are presented. A deep neural network-based non-autoregressive speech synthesis system according to an embodiment configures a multi-decoder-based non-recursive deep neural network, and provides speech step by step through the multiple decoders from a template including temporal information of speech. a speech feature vector sequence synthesizing unit generating a feature vector sequence; and a speech reconstruction unit converting the speech feature vector sequence into speech data, wherein the speech feature vector sequence synthesizing unit generates the template input, and attaches an attention mechanism to the generated template input. ), by adding refined sentence data, a speech feature vector sequence can be generated.
机译:提出了一种深度神经网络的非自动增加语音合成方法和系统。 根据实施例的基于深度神经网络的非自动评级语音合成系统配置了基于多解码器的非递归深神经网络,并通过包括来自包括语音的时间信息的模板的多个解码器来提供语音步骤。 语音特征向量序列合成单元生成特征向量序列; 并且将语音重建单元转换为语音数据,其中语音特征向量序列合成单元生成模板输入,并将注意机制附加到所生成的模板输入。 )通过添加精细句子数据,可以生成语音特征向量序列。

著录项

  • 公开/公告号KR102294639B1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-08-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 한양대학교 산학협력단;

    申请/专利号KR20190085920

  • 发明设计人 장준혁;이모아;

    申请日2019-07-16

  • 分类号G10L13/08;G06N3/02;G10L13/02;G10L19;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-24 22:19:25

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