Facebook开源VoiceLoop，根据开放场景语音文字合成新语音

通过使用与上下文无关（ context-free）的查找表对输入语句进行编码，该表的每个条目包含一个字符或音素。同样，能通过一个短向量来表示说话者，这个短向量也适用于新说话者。而且在生成音频之前，优先准备好缓冲区可以使生成的语音具有可变性。

在论文中，他们提出了一种新的文字转语音的神经网络方法，可以将从开放场景下采样到的声音中提取的文字转化为语音。不同于其他的文字转语音系统，这种方法能够处理从公开演讲中提取出来的非约束性的样本，而且网络架构比现存的解决同样问题的架构要简单。它基于新的移位缓冲内存储器区（shifting buffer working memory），这个缓冲区也可以用于评估注意力，计算输出音频，以及自身的更新。

通过使用与上下文无关（ context-free）的查找表对输入语句进行编码，该表的每个条目包含一个字符或音素。同样，能通过一个短向量来表示说话者，这个短向量也适用于新说话者。而且在生成音频之前，优先准备好缓冲区可以使生成的语音具有可变性。

上图为实验样例中生成的注意力图，X 轴是输出时间（声学样本），Y 轴是输入（文本／音素）。

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