微软语音发布升级版 HiFiNet 声码器

IT之家6月24日消息微软日前发布新一代深度神经网络HiFiNet声码器 , 与微软上一代语音技术相比 , 由HiFiNet声码器合成的神经网络版声音质量再创新高 , 主要体现在发音更准确、韵律更自然、高保真效果更完美 , 更受客户青睐 。 自推出以来 , 被广泛应用到有声读物、在线教育、车载语音助手等领域 。
微软语音发布升级版 HiFiNet 声码器

IT之家获悉 , HiFiNet是微软神经网络版语音合成技术中最新的声音编码器 , 是决定音频质量的关键因素 。 根据专业评估语音自然度的MOS测试结果显示 , 由HiFiNet声码器合成的语音音质可与用于训练的真人录音样本相媲美 , 并同时改善毛刺、噪音等音频质量问题 , 输出的音质具备更高保真度 , 更大程度还原真人录音 。
(微软上一代声码器合成声音)
(微软HiFiNet声码器合成声音)
语音质量的优劣会直接影响收听者的感受 , 为提升用户收听的舒适度 , 在Azure语音合成系统中 , 神经网络声学模型基于深度学习网络 , 使用真人录音作为原始数据进行迭代训练 。 首先 , 提取真人录音的声学特征 。 然后 , 利用真人录音的声学特征自动生成两组音频:一组真实声波(原始录音)和一组伪波(合成声波) 。 最后 , 由鉴别器区分真实声波和伪波 。 随着训练次数的增多 , 声波生成器也会愈发“聪明” , 直至生成鉴别器也无法区分的伪波 , 这意味着机器合成的声音已经和原始录音相差无几 , 从而给用户带来更贴近自然的体验 。
(真人原始录音)
(微软HiFiNet合作声音)
由微软HiFiNet声码器合成的音频质量更接近真人原始录音 。
微软语音发布升级版 HiFiNet 声码器

▲HiFiNet声码器训练示意图
采样率越高 , 声音还原越真实 。 Azure神经网络版语音合成声学模型默认每秒钟采样24,000次(24千赫兹) , 为还原特殊场景中更为复杂、细微的声音内容 , HiFiNet声码器每秒钟采样48,000次(48千赫兹) , 满足用户对语音质量的严格要求 , 让用户尽享高清语音体验 。
微软语音发布升级版 HiFiNet 声码器

▲音频采样频率与保真度对比示意图
除语音质量外 , HiFiNet合成速度较之其他模型也有显著的提升 , 进一步提升了语音合成的实时率 。 据RTF(RealTimeFactor , 实时率 , 用来测量语音合成速度的工具)测试结果显示 , HiFiNet在GPU设备上运行的速度是第一代高性能声码器的3倍 , 在CPU设备上运行的速度是第一代高性能声码器的2倍 。
目前 , 内置HiFiNet声码器的Azure认知服务神经网络版语音合成服务已支持超过70多个国家和地区的语言 , 提供超过170个自然逼真的音色供开发者选择 。
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