文本到语音分解（Text to Speech，TTS）作为生成式人工智能（Generative AI 或 AIGC）的重要课题，在近年来取得了飞速发展。多年来，微软亚洲钻研院机器学习组和微软 Azure 语音团队持续关注语音分解领域的钻研与相关产品的研发。为了分解既自然又高质量的人类语音，NaturalSpeech 钻研项目（https://aka.ms/speechresearch）应运而生。
NaturalSpeech 的钻研分为以下几个阶段：
1）第一阶段，在单个说话人上取得媲美人类的语音质量。为此，钻研团队在2022年推出了 NaturalSpeech 1，在 LJSpeech 语音分解数据集上达到了人类录音水平的音质。
2）第二阶段，高效地实现多样化的语音分解，包含不同的说话人、韵律、风格等。为此，该联合钻研团队在2023年推出了 NaturalSpeech 2，利用聚集模型（diffusion model）实现了 zero-shot 的语音分解，只需要几秒钟的示例语音（speech prompt）模型就能分解任何说话人、韵律、风格的语音，实现了零样本语音分解的重要突破，为语音分解技巧的未来发展带来了无限可能。
3）当前，钻研团队正在开展第三阶段的钻研，为达到高自然度（高质量且多样化）的语音分解这一目标，乘势而上，开创新局面。
三大创新设计，让NaturalSpeech 2脱颖而出
于近期发布的新一代语音分解大模型 NaturalSpeech 2，经历了上万小时、多说话人的语音数据集训练，并采用了 zero-shot（展望时只提供几秒钟的目标示例语音）的方式分解新的说话人、韵律、风格的语音，以实现多样化的语音分解。
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2304.09116
项目演示：
https://speechresearch.github.io/naturalspeech2/
要想达到良好的 zero-shot 训练效果，面临极大挑战。先前的方法是将语音量化成失散 token，并用自返回语言模型进行建模（例如 AudioLM）。但这种方法存在很大的局限性：自返回模型面临严重的错误传播（error-propagation）问题，导致生成语音质量低下、鲁棒性差，韵律失调以及重复、漏词等问题。同时还容易陷入失散 token 量化和自返回建模的两难困境（如表1所示），即要么失散 token 难以以较高质量还原语音，要么失散 token 难以展望。
表1：先前语音分解零碎的两难处境
NaturalSpeech 2 提出了一系列创新设计，如图1所示，完美地有效规避了先前的局限，实现了零样本语音分解的重要突破。考虑到语音波形的复杂性和高维度，微软亚洲钻研院机器学习组与 Yoshua Bengio 共同提出的 Regeneration Learning 范式，为这个问题提供了创新的参考答案。
图1：NaturalSpeech 2 零碎概览
NaturalSpeech 2 首先利用神经语音编解码器（Neural Audio Codec，如图2所示）的编码器（encoder），将语音波形转换为连续向量并用解码器（decoder）重建语音波形，再运用潜在聚集模型（Latent Diffusion Model）以非自返回的方式从文本展望连续向量。在推理时，利用潜在聚集模型和神经语音解码器从文本生成语音的波形。
图2：NaturalSpeech 2 中的 Neural Audio Codec 概览
相比先前的语音分解零碎，NaturalSpeech 2 有以下几大优势，如表2所示：
表2：NaturalSpeech 2 相比先前语音分解零碎的优势
1. 使用连续向量替代失散 token。失散 token 会导致序列长度过长（例如，使用8个残差向量量化器，序列长度会增加8倍），增加了展望的难度。而连续向量可以缩短序列长度，同时增加细粒度重建语音所需要的细节信息。
2. 采用聚集模型替代自返回语言模型。通过非自返回的生成方式，能避免自返回模型中的错误累积所导致的韵律不稳定、重复吐次漏词等问题。
3. 引入语音提醒机制，激发上下文学习能力。钻研员们创新设计的语音提醒机制（如图3所示），让聚集模型和时长/音高展望模块能够更高效地学习语音上下文，从而提升了零样本的展望能力。
图3：NaturalSpeech 2 中的语音提醒机制
得益于以上设计，NaturalSpeech 2 生成的语音非常稳定、鲁棒，无需要复杂的两阶段模型来展望中间表征序列。同时，非自返回的方式和音高时长展望机制也赋予了 NaturalSpeech 2 扩展到语音之外的风格（例如歌声）的能力。
微软亚洲钻研院高级钻研员谭旭表示，语音分解是人工智能内容生成的一个非常重要的领域，该钻研团队一直致力于构建高自然度的语音分解零碎。NaturalSpeech 2 是继去年推出的 NaturalSpeech 后跨越的又一里程碑，利用大数据、大模型和零样本分解技巧，极大地丰富了语音分解的音色、韵律、风格的多样性，使语音分解更自然更像人类。
NaturalSpeech 2的语音分解性能大检测
钻研团队将 NaturalSpeech 2 的模型大小扩展到了400M，并基于4.4万小时的语音数据进行了训练。值得一提的是，即使 NaturalSpeech 2 与被模仿人“素昧平生”，只需几秒的语音提醒， NaturalSpeech 2 输出的结果也可以在韵律/音色相似度、鲁棒性和音质方面都更优于先前的 TTS 零碎。这一成果使得 NaturalSpeech 2 的性能达到了新高度，并有望为未来的 TTS 钻研提供基础性参考。
首先，在音质方面，NaturalSpeech 2 在 zero-shot 条件分解的语音显著优于先前的 TTS 零碎，如表3和表4所示。
表3：NaturalSpeech 2 和先前 TTS 零碎的主观质量得分（CMOS）对比
表4：NaturalSpeech 2 和 VALL-E 的主观质量得分（CMOS）对比
同时，在相似度方面，NaturalSpeech 2 也能更好地生成和语音提醒相似的语音，如表5和表6所示（评估指标详细介绍参见论文）。
表5：NaturalSpeech 2 与语音提醒的韵律相似度比较
表6：NaturalSpeech 2 的主观相似度评分 SMOS 结果
在稳定度方面，相较于既有的 TTS 模型，NaturalSpeech 2 的表现也更为优异，如表7和表8所示。
表7：NaturalSpeech 2 分解语音的词错误率
表8：NaturalSpeech 2 分解语音的可懂度测试
钻研员们还从互联网上收集了歌声数据，并将其与语音数据混合起来，共同训练模型。令人惊喜的是，无论是语音还是歌声提醒，NaturalSpeech 2 都可以进行零样本歌声分解。欢迎点击链接：https://speechresearch.github.io/naturalspeech2/，一起听一听更多 AI 分解的语音和歌声吧！
为了更好的帮助大家了解这项钻研，机器之心最新一期线上分享邀请到微软亚洲钻研院 Principal Research Manager 谭旭，为大家解读语音分解模型NaturalSpeech 2。
分享主题：NaturalSpeech 2：基于Latent Diffusion Model的高质量Zero-Shot语音分解
嘉宾简介：谭旭，微软亚洲钻研院Principal Research Manager，钻研领域为深度学习及AI内容生成。发表论文100余篇，研发的机器翻译和语音分解零碎获得比赛冠军并达到人类水平，钻研工作如预训练语言模型MASS、语音分解模型FastSpeech/NaturalSpeech、AI音乐项目Muzic受到业界关注，多项成果应用于微软产品。钻研主页：https://ai-creation.github.io/。
分享摘要：首先介绍当前零样本语音分解零碎面临的问题，然后详细介绍NaturalSpeech 2的零碎设计理念，如何通过新颖的设计规避先前语音分解零碎的问题，最后展示NaturalSpeech 2取得的语音分解效果，以及探讨下一步的钻研方向。
直播间：关注灵活组视频号，立即预约直播。
交流群：本次直播有 QA 环节，欢迎加入本次直播交流群探讨交流。
机器之心 · 灵活组
灵活组是机器之心发起的人工智能技巧社区，聚焦于学术钻研与技巧实践主题内容，为社区用户带来技巧线上公开课、学术分享、技巧实践、走近顶尖实验室等系列内容。灵活组也将不定期举办线下学术交流会与组织人才服务、产业技巧对接等活动，欢迎所有 AI 领域技巧从业者加入。
点击阅读原文，访问灵活组官网，观看更多精彩分享；
关注灵活组服务号，获取每周直播预告。