阿里提出低计算量语音合成系统，速度提升4倍
阿里巴巴语音交互智能团队提出一种基于深度前馈序列记忆网络的语音合成系统。该系统在达到与基于双向长短时记忆单元的语音合成系统一致的主观听感的同时，模型大小只有后者的四分之一，且合成速度是后者的四倍，非常适合于对内存占用和计算效率非常敏感的端上产品环境。该研究已入选语音顶会ICASSP会议Oral论文，本文带来详细解读。 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
神经网络
未知 . 2018-03-12 1135
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