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news 2025/11/11 5:19:48

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欢迎您的访问

1. 领域介绍

情感语音合成（Emotional Speech Synthesis） 是语音生成领域的重要分支，旨在让合成语音不仅传递文字内容，还能表达情感（如开心、悲伤、愤怒等）。

核心价值：提升人机交互的自然性，应用于虚拟助手、有声读物、心理咨询等场景。
技术挑战：需同时建模语音的声学特征（音高、节奏）和情感特征（情感强度、类型）。
与传统TTS的区别：传统TTS关注语音的清晰度和自然度，而情感语音合成需额外建模情感参数。

2. 当前相关算法

算法名称	核心思想	特点
Tacotron 2	基于注意力机制的序列到序列模型	支持端到端训练，但需额外情感标注
VITS (Variational Inference with adversarial learning)	结合VAE和Flow模型生成高质量语音	支持多情感控制，生成效率高
Emotional TTS with Diffusion	扩散模型逐步去噪生成语音	生成质量高，但计算成本较大
GST-Tacotron	全局风格标记（Global Style Token）控制情感	可无监督学习情感风格

3. 最佳算法：VITS

基本原理

VITS（Variational Inference Text-to-Speech）是一种结合变分自编码器（VAE）和基于流的模型（Flow-based Model）的端到端语音合成框架：

文本编码：将输入文本转换为隐变量。
VAE建模：通过变分推断学习语音的潜在分布，结合对抗训练提升生成质量。
Flow模型优化：通过可逆变换增强潜在空间的可控性，支持情感参数调节。
梅尔频谱生成：输出梅尔频谱后，通过声码器（如HiFi-GAN）转换为波形。

优势：生成语音自然度高，支持细粒度情感控制，推理速度快（实时生成）。

4. 数据集与下载链接

数据集	语言	情感类别	下载链接
ESD (Emotional Speech Dataset)	中/英	5种基础情感	ESD Dataset
CREMA-D	英语	6种情感（愤怒、快乐等）	CREMA-D
EmoDB	德语	7种情感	EmoDB
IEMOCAP	英语	10种复杂情感	IEMOCAP（需申请）

5. 代码实现

以下基于VITS的简化版情感控制代码（使用Hugging Face Transformers库）：

import torch
from transformers import VitsModel, VitsTokenizer# 加载预训练模型和分词器
model = VitsModel.from_pretrained("facebook/vits-tts")
tokenizer = VitsTokenizer.from_pretrained("facebook/vits-tts")# 情感参数调节（示例：增加音高表示快乐）
def adjust_emotion(input_text, emotion="happiness"):inputs = tokenizer(text=input_text, return_tensors="pt")# 通过调节潜在变量控制情感（此处为简化示例）with torch.no_grad():output = model(**inputs, latents=torch.randn(1, 64) * 0.5 if emotion == "happiness" else None)return output.waveform# 生成并保存语音
audio = adjust_emotion("Hello, how are you?", emotion="happiness")
torchaudio.save("output.wav", audio, model.config.sampling_rate)

依赖库：

pip install transformers torchaudio

6. 优秀论文与链接

VITS:
- 论文: 《Conditional Variational Autoencoder with Adversarial Learning for End-to-End Text-to-Speech》
- 链接: arXiv:2106.06103
Diffusion-Based Emotional TTS:
- 论文: 《Diffusion-TTS: A Diffusion Probabilistic Model for Text-to-Speech》
- 链接: arXiv:2301.05442
GST-Tacotron:
- 论文: 《Style Tokens: Unsupervised Style Modeling, Control and Transfer in End-to-End Speech Synthesis》
- 链接: arXiv:1803.09017