AI昆剧吟唱古诗语音合成：从零搭建传统戏曲风格TTS系统

1次阅读

没有评论

共计 1929 个字符，预计需要花费 5 分钟才能阅读完成。

昆剧作为非物质文化遗产，其独特的唱腔系统包含大量现代语音合成难以处理的特性：

装饰音密度高 ：单个字可能包含上滑音、下滑音、颤音等多种修饰，传统 TTS 的平稳基频预测会丢失韵味
音节时值弹性大 ：” 一字之长，延至数息 ” 的拖腔特点，与常规语音的固定节奏模式矛盾
共振峰分布特殊 ：戏曲发声的共鸣位置（如头腔共鸣）导致 Formant 结构与日常语音差异显著

拼接合成 ：
优势：保留原始音段，适合固定唱段
劣势：无法灵活组合新歌词，存储消耗大（需录制所有音节组合）
端到端神经网络 ：
优势：通过隐式学习声学特征，支持任意文本生成
挑战：需要设计特殊模块处理戏曲韵律

在标准 FastSpeech2 基础上增加：

音高预测分支 ：
输入层融合戏曲工尺谱符号
输出连续基频 + 颤音包络
时长预测增强 ：
引入音节级别的时值扩展系数（0.5~3.0 倍）
使用 LSTM 捕捉跨字拖腔模式
音色控制单元 ：
通过风格嵌入向量区分不同行当（生 / 旦 / 净 / 末 / 丑）

# 梅尔频谱提取（含戏曲特殊处理）def extract_mel(wav_path):
    y, sr = librosa.load(wav_path, sr=24000)
    # 加强高频共振峰（模仿戏曲尖音）y = lfilter([1, 0.6], [1], y)  
    melspec = librosa.feature.melspectrogram(
        y=y, sr=sr, n_fft=2048, hop_length=300,  # 加大 hop 适应长音
        n_mels=80, fmin=80, fmax=12000)
    return torch.FloatTensor(melspec)

# 戏曲特征标注示例（XML 格式）<phoneme articulation="dàn" pitch="G4" vibrato="3Hz">
    <note onset="0.2s" duration="0.8s" pitch_curve="+12cent"/>
</phoneme>

class VoiceConverter(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.style_embed = nn.Embedding(5, 64)  # 5 种行当
        self.encoder = FFTBlocks(n_layers=6)

    def forward(self, x, style_id):
        style = self.style_embed(style_id)
        # 将风格向量注入每一层
        for block in self.encoder.blocks:
            x = block(x + style.unsqueeze(1))
        return x

使用正弦波调制原始基频：

def add_vibrato(f0, freq=5, depth=0.5):
    t = torch.arange(len(f0))
    return f0 * (1 + depth * torch.sin(2*np.pi*freq*t/f0.shape[0]))

在频谱层面模拟气息波动：
随机缩放 Mel-band 能量（1-3kHz 频段加强）

构建多音字映射表：

{
  "长": {"chang2": ["形容词", "白发三千丈"],
    "zhang3": ["动词", "生长"],
    "special": {"昆曲": ["zhang1", "拖腔专用读音"]
    }
  }
}

torch.onnx.export(
    model, 
    dummy_input,
    "kun_opset16.onnx",
    opset_version=16,
    do_constant_folding=True,
    input_names=["input_ids", "style_id"],
    dynamic_axes={"input_ids": {0: "batch", 1: "seq"}}
)
# 使用 onnxruntime 量化
quantize_dynamic("kun_opset16.onnx", "kun_int8.onnx")

实测指标（GTX1080）：