Llama-VITS: Enhancing TTS Synthesis with Semantic Awareness

最近自然语言处理（NLP）的进展使得大规模语言模型（LLMs）在各种用途下能够产生高质量的文本。值得注意的是，在文本转语音（TTS）系统中，整合BERT进行语义标记生成强调了语义内容在产生连贯语音输出方面的重要性。尽管如此，LLMs在增强TTS合成方面的具体效用仍然相当有限。本研究介绍了一种创新方法，Llama-VITS，通过使用LLM丰富文本的语义内容来增强TTS合成。Llama-VITS将Llama2的语义嵌入与VITS模型集成，这是一种领先的端到端TTS框架。通过利用Llama2进行主要的语音合成过程，我们的实验表明，Llama-VITS在LJSpeech数据集上与原始VITS（ORI-VITS）和那些整合BERT的模型（BERT-VITS）的自然度相当。此外，我们的方法显著增强了EmoV_DB_bea_sem数据集上的情感表达能力，这是从EmoV_DB数据集中精选的情感一致的语音，突显了其生成情感语音的潜力。

本论文旨在通过使用大型语言模型（LLMs）来增强文本的语义内容，从而提高文本转语音（TTS）合成的自然度和情感表达能力。

论文提出了一种创新的方法，Llama-VITS，将Llama2的语义嵌入与VITS模型相结合，以增强TTS合成的语义内容。实验结果表明，Llama-VITS在LJSpeech数据集上的自然度与原始VITS（ORI-VITS）和BERT-VITS相当，并且在EmoV_DB_bea_sem数据集上显著提高了情感表达能力。

本文的亮点包括使用LLMs来增强TTS合成的语义内容，以及在情感表达方面的显著提高。实验使用了LJSpeech和EmoV_DB_bea_sem数据集，并且提供了开源代码。此外，本文的方法还有很大的研究潜力。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究，例如“End-to-End Speech Synthesis from Tacotron2 to WaveNet with a Vocoder”和“MelGAN: Generative Adversarial Networks for Conditional Waveform Synthesis”。