毕业于中国科学技术大学,并在科大讯飞语音实验室获得硕士学位,从研究生阶段起一直从事语音合成相关技术的研究和落地工作,从传统的 HMM based SPSS 到现如今基于神经网络的语音合成都有比较深入的研究和理解。加入字节跳动后一直致力于将语音合成相关技术应用在字节跳动的业务平台,研发的语音合成、声音转换相关系统落地在抖音、西瓜等业务平台上,并一直探索在少量数据情况下构建高质量语音合成的方案。

毕业于中国科学技术大学,并在科大讯飞语音实验室获得硕士学位,从研究生阶段起一直从事语音合成相关技术的研究和落地工作,从传统的 HMM based SPSS 到现如今基于神经网络的语音合成都有比较深入的研究和理解。加入字节跳动后一直致力于将语音合成相关技术应用在字节跳动的业务平台,研发的语音合成、声音转换相关系统落地在抖音、西瓜等业务平台上,并一直探索在少量数据情况下构建高质量语音合成的方案。
近年来,随着深度学习和人工智能的发展,基于神经网络的 TTS 技术显著提高了合成语音的质量,为了解决实际产品中对语音合成的效果和效率的要求,我们研发了基于神经网络的语音合成系统,包括前端、声学模型和高性能声码器,能极大提升语音合成的效果,并且能保持非常高的效率;同时,为了探索语音合成在娱乐场景下的新玩法,我们也在研究说话人在只有少量数据的情况下,可以合成说话人音色的流利的其他语言的语音,也可以让说话人以说或者唱的形式来进行自由的表达。
本次演讲将介绍字节跳动语音合成团队在语音合成技术与字节跳动平台相结合的一些探索。
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