人工智慧新創Coqui開發了新的低資源零樣本文字轉語音（Text-to-Speech，TTS）模型，具有合成多種語言語音的能力，重要的是，該模型能夠利用共同學習技術，從各語言的訓練資料集轉換知識，來有效降低需要的訓練資料量，像是能以大量英語資料集進行共同學習，在YourTTS中添加巴西葡萄牙語。
端到端深度學習模型不停地發展，現在文字轉語音已經能夠產生令人驚豔的自然聲音，研究人員表示，過去這些模型所使用的資料集，都需要單一說話者在專業環境中，錄製20到40小時的大量聲音。這種方式並非適用於每個人，難以擴展至多種語言和說話者，更別說主流研究通常不會針對低資源語言，因此也就更難普及。
Coqui所釋出的YourTTS模型，便是要來解決這些問題，其主要有幾項特性，第一是能以單一模型合成多種語言的語音，第二是以單個模型，合成具有不同聲音的語音，第三則是零樣本學習，在不重新訓練模型的情況下，調整模型來合成新說話者的語音。用戶還能透過微調YourTTS預先訓練的模型，學習新的說話者或是語言，YourTTS也能將語音轉換成另外一種語言，或是改變特定語音的聲音。
Coqui擴展其早前的研究成果SC-GlowTTS，開發出YourTTS。YourTTS使用一種稱為VITS的模型作為主幹，該模型在端到端文字轉語音上使用對抗學習和變分推理（Variational Inference）。研究人員還在YourTTS上，使用比過去更大的文字編碼器，YourTTS會使用單獨訓練的說話者編碼器模型，來計算說話者的嵌入向量，並將說話者的資訊傳遞給模型的其他部分。
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研究人員解釋，VITS是一種特殊的TTS模型，因為結合使用了不同的深度學習技術，能夠實現高品質的自然聲音輸出，其主要建立在GlowTTS模型之上，而GlowTTS模型的特性是輕巧，善於處理長句子，收斂速度也很快，但是其最大的缺點，是難以輸出自然且具表現力的聲音。而研究人員改進GlowTTS發展出VITS，能夠產生更高傳真度和準確韻律的語音。
研究人員將YourTTS，與AttentronZS和SC-GlowTTS產生的結果相比，YourTTS在平均主觀意見得分（Mean Opinion Score，MOS）更高，而且在許多情況，YourTTS的表現比資料集中真實語音剪輯更好。
在零樣本語音轉換上，無論是英語語音轉換成葡萄牙語，還是男性和女性聲音互換，都有良好的MOS值。經實驗，YourTTS只需要說話者20秒的語音，就足夠調整模型，以說話者的聲音產生高品質的語音輸出。
現在已經可以在瀏覽器直接試用YourTTS，用戶只要提供自己的語音錄音，並且選擇目標語言，YourTTS就能夠以用戶的聲音，以目標語言念出用戶所輸入的文字。由於這項技術存在被濫用的可能性，Coqui正研究各種方法來防止TTS被用於惡意目的上，而在YourTTS的範例中，用戶所產生的語音會添加背景音樂，避免被用於意料之外的用途上。
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