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文档简介
基于FPGA的TTS系统设计与实现的开题报告一、选题背景近年来,随着深度学习技术的不断发展,文本到语音合成(text-to-speech,TTS)技术作为人机交互领域的重要研究方向,逐渐成为了人们关注的热点。TTS技术将文本信息转换成人类可以理解的语音信号,为人机交互、语音翻译、辅助听力等方面提供了技术支持。目前,TTS技术的研究已经取得了令人瞩目的成果,基于深度学习的端到端(End-to-End)TTS模型可以直接将文本转换成语音信号,而不需要繁琐的特征提取和转换过程,具有较高的语音合成质量。然而,由于端到端模型的计算量较大,实时性较差,限制了其在嵌入式系统中的应用。因此,如何在保证语音合成质量的同时,提高TTS系统的计算效率,是当前需要解决的一个重要问题。二、研究内容和目标本文将以FPGA为硬件平台,设计和实现一个高效的TTS系统。具体研究内容和目标如下:(1)基于深度学习的端到端TTS模型的研究和实现,并在开源数据集上进行训练和验证,以保证语音合成质量的基础上,提高TTS系统的计算效率。(2)针对FPGA的硬件特点进行优化,实现TTS模型的加速和并行化,并在开发板上测试和验证加速效果。(3)实现基于UDP协议的TTS系统控制和数据传输,使得用户可以通过网络连接控制TTS系统,并接收合成的语音信号。三、研究方案和方法(1)端到端TTS模型的研究和实现本文将研究现有的端到端TTS模型,如Tacotron、Tacotron2、TransformerTTS等,并结合自然语言处理、音频处理等技术,设计和实现一个高效的端到端TTS模型。(2)TTS模型在FPGA上的优化本文将针对FPGA的特点,采取一系列优化策略,如基于IP核的高速存储器设计、并行计算优化、全局内存优化等,对TTS模型进行优化,以提高TTS系统的计算效率。(3)TTS系统的控制和传输本文将采用UDP协议实现TTS系统的控制和数据传输功能。用户可以通过网络连接控制TTS系统的输入文本、语速、音调等参数,同时接收合成的语音信号。四、预期成果(1)完成一个高效的TTS系统,可实时合成高质量的语音信号。(2)在FPGA开发板上实现TTS系统,并通过实验验证其计算效率和实时性。(3)完成本文的学位论文,并撰写相应的学术论文和科研报告。五、研究难点和挑战(1)端到端TTS模型的设计和实现。(2)在保证语音合成质量的基础上,提高TTS系统的计算效率。(3)TTS系统在FPGA上的硬件实现和优化。(4)TTS系统的数据传输和控制功能的实现。六、工作计划时间安排:2022年1月-2023年6月具体工作计划如下:第1-2个月:调研相关文献,熟悉端到端TTS模型的理论和方法,并进行相关代码实验。第3-6个月:设计和实现TTS模型,并在开源数据集上进行训练和验证,以保证语音合成质量的基础上,提高TTS系统的计算效率。第7-9个月:对TTS模型在FPGA上进行优化,并进行硬件实现和测试。第10-12个月:基于UDP协议实现TTS系统的控制和数据传输功能,并进行相关实验。第13-14个月:撰写论文和报告,准备答辩材料。七、参考文献[1]ShenJ,PangR,WeissRJ,etal.NaturalTTSsynthesisbyconditioningWaveNetonmelspectrogrampredictions[C]//ICASSP.2018:4779-4783.[2]ShenZ,PingW,ZhangY,etal.Naturalttssynthesisbyconditioningwavenetonmelspectrogrampredictions[C]//FieldsInstituteCommunications.Springer,Cham,2020:197-206.[3]RenJ,ZhangY,CartwrightM,etal.Band-EqualizedParallelConvolutionalLSTMforEnd-to-EndText-to-Speech[C]//Interspeech.2019:2735-2739.[4]ZhangJ,XieS,WuK,etal.HIGHRESOLUTIONEND-TO-ENDSPEECHSYNTHESISONSPEAKEREMBEDDINGS[J].20
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