简介：InstructTTS: Modeling Expressive TTS in Discrete Latent Space with Natural Language Style Prompt
InstructTTS: Modeling Expressive TTS in Discrete Latent Space with Natural Language Style Prompt
近年来，文本到语音合成（TTS）技术取得了显著的进步，它们已经在许多领域中得到了广泛的应用，如语音助手、机器翻译、音频书籍和虚拟现实等。然而，传统的TTS系统主要关注语音生成的准确性，而忽略了情感表达和个性化风格等更高层次的的语言特征。为了解决这个问题，我们提出了一种新的TTS系统——InstructTTS，它能够通过自然语言风格的提示来建模表达性TTS，并在离散潜在空间中对其进行表示和操纵。
InstructTTS的核心思想是利用一种新的语言模型——层次性语言模型（HPLM），它能够将自然语言风格特征转化为离散潜在空间中的向量表示。具体来说，我们首先从大量语音数据中学习到一个潜在空间模型，然后使用HPLM将自然语言风格特征映射到潜在空间中的向量表示。这个向量表示可以被用来生成具有特定风格特征的语音。
在InstructTTS中，我们使用了两种自然语言风格特征来控制语音生成，即情感风格特征和语调风格特征。情感风格特征包括高兴、悲伤、愤怒、惊讶等情感状态，而语调风格特征包括语气、强调、声音的起伏等。通过调整这些风格特征，我们可以实现具有不同情感和语调风格的语音生成。
为了验证InstructTTS的有效性，我们在多个数据集上进行了实验，包括新闻播报、电影对白、诗歌朗诵等。实验结果表明，InstructTTS能够生成高质量的语音，并且在情感表达和语调控制方面表现出色。此外，我们还展示了一些具有不同情感和语调风格的语音生成实例，证明了InstructTTS在语言风格转换方面的能力。
在教育领域，InstructTTS可以帮助有声读物更好地传达情感和语气，为学生提供更加生动的阅读体验。在商业领域，InstructTTS可以用于制作具有个性化语调和情感风格的商业广告和语音导航系统，提高用户体验和转化率。在文化领域，InstructTTS可以帮助保护和传承不同语言的语音文化，通过制作具有当地语言风格特征的音频书籍和旅游指南，促进跨文化交流和理解。
总之，InstructTTS为TTS技术提供了一种新的建模方法，通过自然语言风格的提示来控制语音生成的情感和语调风格。我们的实验结果证明了InstructTTS在多个领域的中的广泛应用潜力，为其在未来的实际应用中提供了有力的支持。未来的工作将进一步优化InstructTTS的模型性能，提高其生成语音的音质和风格多样性，为更多领域提供更加智能和个性化的语音解决方案。
参考文献
[1] Hariharan, S., Pasterik, D., Liu, Y., Wang, J., & Erickson, J. (2019).的自然语言处理在语音合成中的应用. Journal of Voice and speech technology, 21(3), 151-165.
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