Facebook研究員近日開源了他們在今年七月發表的一篇論文（Voice Synthesis for in-the-Wild Speakers via a Phonological Loop）中的語音合成方法。

在論文中，他們提出了一種新的文字轉語音的神經網絡方法，可以將從開放場景下采樣到的聲音中提取的文字轉化為語音。不同于其他的文字轉語音系統，這種方法能夠處理從公開演講中提取出來的非約束性的樣本，而且網絡架構比現存的解決同樣問題的架構要簡單。它基于新的移位緩沖內存儲器區（shifting buffer working memory），這個緩沖區也可以用于評估注意力，計算輸出音頻，以及自身的更新。

通過使用與上下文無關（ context-free）的查找表對輸入語句進行編碼，該表的每個條目包含一個字符或音素。同樣，能通過一個短向量來表示說話者，這個短向量也適用于新說話者。而且在生成音頻之前，優先準備好緩沖區可以使生成的語音具有可變性。

上圖為實驗樣例中生成的注意力圖，X 軸是輸出時間（聲學樣本），Y 軸是輸入（文本/音素）。

代碼地址：https：//github.com/facebookresearch/loop

論文地址：https：//arxiv.org/abs/1707.06588