Googleのこの論文は、現代のゼロショット音声クローニングの波を起こしました。美しくシンプルなアーキテクチャを持っており、検証で訓練されたスピーカーエンコーダー、テキストとスピーカー埋め込みをメルスペクトログラムに変換するTacotron 2合成器、波形をレンダリングするWaveNetボコーダーがあります。新規な音声の数秒を与えると、その音声で新しいテキストを話すことができ、その話者で訓練されたことがない場合でも機能します。

Jia et al.についてのこのショートレビューは本質を捉えています。3モジュールパイプラインがどのように統合されるか、判別で訓練されたスピーカーエンコーダーがなぜ転移学習に適しているか、ランダムにサンプリングされた埋め込みでさえもっともらしい合成音声を生成できるという驚くべき結果について説明しています。パーソナライズされたTTS、音声クローニング、またはスピーカー適応をプロダクトロードマップに含めている場合、完全な論文への足がかりとして5分の価値があります。