1、end-to-end
2、输入输出
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model1:Tacotron2
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输入： raw text
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输出：mel频谱
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model2: Wavenet
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输入：mel频谱(Tacotron2模型的输出值)
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输出： waveform
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3、模型框架
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Tacotron ：总体来说，模型和sequence-to-sequence模型非常相似，大体上由encoder和decoder组成，raw text经过pre-net, CBHG两个模块映射为hidden representation，之后decoder会生成mel-spectrogram frame。
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Tacotron2： Tacotron2使用了一个和Wavenet十分相似的模型来代替Griffin-Lim算法，同时也对Tacotron模型的一些细节也做了更改，最终生成了十分接近人类声音的波形。和Tacotron一样，pre-net的功能是作为bottleneck layer来增加泛化能力和加速收敛。除了Wavenet，Tacotron2和Tacotron的主要不同在于：
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不使用CBHG，而是使用普通的LSTM和Convolution layer decoder每一步只生成一个frame
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增加post-net，即一个5层CNN来精调mel-spectrogram
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4、 评估
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指标：MOS分数（Mean Opinion Score），平均主观意见分。在国际标准中，统一使用MOS值来评价系统接收到的经过压缩后的话音质量。