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從零打造開源 FastSpeech2 TTS 系統
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💡了解 PostNet、停頓門控與 discriminator 初始化如何改變從零打造的 TTS 系統品質。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
此流程結合 CTC 強制對齊、FastSpeech2、獨立 PostNet，以及微調後的 HiFi-GAN。
為什麼重要
這項專案為希望理解並重現現代 TTS 元件、而不想依賴不透明端到端系統的開發者，提供了實用參考。其結果也凸顯 vocoder discriminator 的初始化方式與時長建模，可能大幅影響感知音質。
下一步行動
先複製 Ash-TTS 儲存庫，在小型 LJSpeech 子集上重現 PostNet 消融實驗與 HiFi-GAN discriminator 初始化，再將流程改用於自己的語料庫。
誰應關注：Developers & AI Engineers
關鍵要點
- •此流程結合 CTC 強制對齊、FastSpeech2、獨立 PostNet，以及微調後的 HiFi-GAN。
- •PostNet 將 WER 從 14.5% 降至 8.8%、CER 從 8.2% 降至 5.1%，MCD 則從 7.54 dB 改善至 7.02 dB。
- •系統會在對齊間隔至少 6 個 frame 且能量足夠低時插入 <sil> token，以產生自然停頓。
- •HiFi-GAN 的訓練品質取決於使用 universal checkpoint 初始化 discriminator，而非隨機初始化。
- •雖然基於音素的模型能處理未見過的單字，但面對「higgledy-piggledy」等不熟悉的音素序列模式時仍會失真。
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