语音合成TTS
学习李宏毅课程。
输入文字，输出语音。
端到端之前TTS
18世纪就有，能找到demo的是1939年VODER。
就像电子琴一样，用手控制发出不同声音。
到1960年，IBM计算机能合成出歌唱声。
波形拼接
过去最常用的商用语音合成系统：
就是在库里对每个音都存起来，比如说你好吗，就把这三个字的音从数据库里找出来，拼接在一起。
局限性：1. 不自然；2. 要男女声都有，数据库非常大。
随着机器学习的发展，出现了：
参数合成
机器输出概率最大的那个，但概率最大的讲就是均值，所以很长一段都是同样的输出，听起来比较奇怪，但也有人解决这个问题，不过解决方法都很复杂。
后来，进入深度学习时代。
Deep Voice
每个蓝色模块都是基于深度学习的。当时人们只是想到对每个部分进行训练。
如果把上面每个模块都串起来一起train，就是端到端TTS。
端到端TTS
早期端到端TTS
早期人们尝试输入音素，输出如基频，频谱等声学特征，然后用声码器合成。或者输入字，输出声学特征。
Tacotron
而tacotron是最狂的，输入文字，直接输出语谱图，然后就能线性变换到波形。
tacotron字面是什么意思呢？
taco是一种食物，墨西哥卷饼。tron就只是为了增加科技感。
Tacotron结构
Encoder：
把输入的文字转成一组向量。
甚至输入可以有标点符号，让机器学到逗号就是停顿，句号就是结束，感叹号就很惊讶的样子等等。
- Pre-net：就是几层全连接的神经网络。
- CBHG：一个比较复杂的模块。（CB就是Conv Bank；H就是Highway layers ；G就是GRU）
为什么要用CBHG，可以不用吗？
可以，v2版本就没用了。
Attention
文字和声音要有个对应的顺序。
哪段文本，对用声音的哪段语谱。这个对应关系的建模就用attention机制，如下图，如果是左边很好的一条对角线，就说明结果比较好，右边的比较模糊，说明模型有问题。
Decoder
将encoder编码的向量，解码成语谱。注意，Decoder每次会输出好几个向量（why？因为语音信号比较长，一个向量才几毫秒，太短了，多输出几个减少运算量）。第一代里r=3或5。第二代r=1。
Decoder整体结构如下，如何判断句子结束呢？把RNN接上一个二分类器，输出小于0.5就继续，大于0.5就结束。
训练的时候，输入有正确答案，测试的时候没有，导致mismatch。但有个dropout机制，在训练的时候模拟出错的情况。
Post processing
在第一代里是CBHG模块，第二代里就是一堆卷积。
后处理的神经网络作用：
Non-causal，就是可以看整段向量是什么。
对Decoder输出的向量做检查修正。
Tacotron系统好坏？
可以看到第二代很强，一个关键原因是换成了神经网络声码器。
有个很重要的发现：
Tacotron在推理阶段要加dropout！！！
为什么呢？一般dropout在训练时用，推理时要去掉。但Tacotron推理要是不用的话压根出不来人声。目前还没有好的解释为什么。
