基于深度前馈序列记忆网络，如何将语音合成速度提升四倍？

研究背景

语音合成系统主要分为两类，拼接合成系统和参数合成系统。其中参数合成系统在引入了神经网络作为模型之后，合成质量和自然度都获得了长足的进步。另一方面，物联网设备（例如智能音箱和智能电视）的大量普及也对在设备上部署的参数合成系统提出了计算资源的限制和实时率的要求。本工作引入的深度前馈序列记忆网络可以在保持合成质量的同时，有效降低计算量，提高合成速度。

我们使用基于双向长短时记忆单元（BLSTM）的统计参数语音合成系统作为基线系统。与其他现代统计参数语音合成系统相似，我们提出的基于深度前馈序列记忆网络（DFSMN）的统计参数语音合成系统也是由3个主要部分组成，声音合成器（vocoder），前端模块和后端模块，如上图所示。我们使用开源工具WORLD作为我们的声音合成器，用来在模型训练时从原始语音波形中提取频谱信息、基频的对数、频带周期