• nvidia-NeMo包含TTS的模型，开源数据

uroma转写工具介绍

• uroman转写工具

• N-to-M mapping 转写的规范，包含一些中文-拼音，拉丁文-读法的规则转换。字符串匹配规则下的查字典；

• 将字母对应到发音单元
  

• 转写规范

  • 转写过程尽量做到可逆映射；
  • 忽略变音符号，比如$ou‘$ 和$ou$，转写结果是一样的；
  • 不会对缺乏原音的文本进行元音化
  • 数字，除了0-9一一进行阿拉伯数字的对应，还会对不同语言书写格式转写到阿拉伯计数上；
  • 一些基于拉丁文字的语言中的单词的拼写和发音差异很大，如果非拉丁文字中单词的相应拼写基于发音，则字符串相似性匹配会变得复杂。因此，给出替代结果
    

数据介绍

1. 数据来源：New Testament，1000多种语言，不同的speaker（男性为主）读《新约》的26个章节，55K hours数据的录音格式是标准的；还有另外49k hours 是各种录音文本转写格式，以及同一种语言不同的口音，但是都有audio-text paired 数据；
2. 语种识别：不同的口音认为是一种语言；语音合成：同一种语言，只选择一种格式；语音识别：不同的口音认为是不同的语言，标记为srp-script:latin, srp-script:cyrillic.
3. 背景音乐：38%的语言有背景音乐，合成任务会remove这些有背景音乐的音频；

数据处理

4. 采样率，原始文件22/24/44khz，统一重采样到16k

5. 文本规范：NFKC normalization ，unicode的KC 编码；包括标点符号，括号（作者们听一些音频，发现没有读括号，于是删除）等的处理；

6. 对齐问题：
   a. CTC Alignment：音频是一整个章节，几十分钟，无法用transformer模型直接做对齐；将音频按照15s 长度计算后验概率，然后把后验概率拼成一个大矩阵，$O(L\ast T)$，其中L是文本长度，T是音频长度；作者优化的算法：viterbi 算法计算最有路线时，只存储forward values for the current and the previous time-step and regularly transfer the computed backtracking matrices to CPU memory. 因此矩阵优化成$O(L)$
   
   b. <*>符号加入：音频开头读者一般会介绍章节内容，这些没有对应的文本；以及数字没有按照标准书写体写，手动转写比较困难，因此在章节文本的开头加入<*>符号，数字用<*>符号替代；最终处理的时候，开头的<*>符号对应，删除；句中数字<*>符号替换回去；选这个字符是因为他和HMM中的sil/OOV token都不重复；

7. 文本转写：本文使用uroman转写，工具将不同语言的文本转成Latin 编码；也有Unitran的编码转写，将UTF-8 encoded text 转成WorldBet（IPA）或者 X-SAMPA；本文使用uroman是因为它比Unitran更简单，实验取得结果差不多。将uroman转写的所有字母小写，最后只保留a-z以及上撇符号。

8. 对齐二次处理：因为音频中，录音人会随机插入一些文本中没有的发挥，所以需要确认；训练单语言ASR，将CER>10%的扔掉；

最终筛选数据

TTS systems

• 每个语言挑选一个speaker recording，训练一个单独的VITS model，
• txt representation：如果语言的词典比较小，letter-based；比较大，使用uroma-based；