基于FPGA的TTS系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的開(kāi)題報(bào)告

基于FPGA的TTS系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的開(kāi)題報(bào)告一、選題背景近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，文本到語(yǔ)音合成（text-to-speech,TTS）技術(shù)作為人機(jī)交互領(lǐng)域的重要研究方向，逐漸成為了人們關(guān)注的熱點(diǎn)。TTS技術(shù)將文本信息轉(zhuǎn)換成人類(lèi)可以理解的語(yǔ)音信號(hào)，為人機(jī)交互、語(yǔ)音翻譯、輔助聽(tīng)力等方面提供了技術(shù)支持。目前，TTS技術(shù)的研究已經(jīng)取得了令人矚目的成果，基于深度學(xué)習(xí)的端到端（End-to-End）TTS模型可以直接將文本轉(zhuǎn)換成語(yǔ)音信號(hào)，而不需要繁瑣的特征提取和轉(zhuǎn)換過(guò)程，具有較高的語(yǔ)音合成質(zhì)量。然而，由于端到端模型的計(jì)算量較大，實(shí)時(shí)性較差，限制了其在嵌入式系統(tǒng)中的應(yīng)用。因此，如何在保證語(yǔ)音合成質(zhì)量的同時(shí)，提高TTS系統(tǒng)的計(jì)算效率，是當(dāng)前需要解決的一個(gè)重要問(wèn)題。二、研究?jī)?nèi)容和目標(biāo)本文將以FPGA為硬件平臺(tái)，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一個(gè)高效的TTS系統(tǒng)。具體研究?jī)?nèi)容和目標(biāo)如下：（1）基于深度學(xué)習(xí)的端到端TTS模型的研究和實(shí)現(xiàn)，并在開(kāi)源數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，以保證語(yǔ)音合成質(zhì)量的基礎(chǔ)上，提高TTS系統(tǒng)的計(jì)算效率。（2）針對(duì)FPGA的硬件特點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)TTS模型的加速和并行化，并在開(kāi)發(fā)板上測(cè)試和驗(yàn)證加速效果。（3）實(shí)現(xiàn)基于UDP協(xié)議的TTS系統(tǒng)控制和數(shù)據(jù)傳輸，使得用戶可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接控制TTS系統(tǒng)，并接收合成的語(yǔ)音信號(hào)。三、研究方案和方法（1）端到端TTS模型的研究和實(shí)現(xiàn)本文將研究現(xiàn)有的端到端TTS模型，如Tacotron、Tacotron2、TransformerTTS等，并結(jié)合自然語(yǔ)言處理、音頻處理等技術(shù)，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一個(gè)高效的端到端TTS模型。（2）TTS模型在FPGA上的優(yōu)化本文將針對(duì)FPGA的特點(diǎn)，采取一系列優(yōu)化策略，如基于IP核的高速存儲(chǔ)器設(shè)計(jì)、并行計(jì)算優(yōu)化、全局內(nèi)存優(yōu)化等，對(duì)TTS模型進(jìn)行優(yōu)化，以提高TTS系統(tǒng)的計(jì)算效率。（3）TTS系統(tǒng)的控制和傳輸本文將采用UDP協(xié)議實(shí)現(xiàn)TTS系統(tǒng)的控制和數(shù)據(jù)傳輸功能。用戶可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接控制TTS系統(tǒng)的輸入文本、語(yǔ)速、音調(diào)等參數(shù)，同時(shí)接收合成的語(yǔ)音信號(hào)。四、預(yù)期成果（1）完成一個(gè)高效的TTS系統(tǒng)，可實(shí)時(shí)合成高質(zhì)量的語(yǔ)音信號(hào)。（2）在FPGA開(kāi)發(fā)板上實(shí)現(xiàn)TTS系統(tǒng)，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其計(jì)算效率和實(shí)時(shí)性。（3）完成本文的學(xué)位論文，并撰寫(xiě)相應(yīng)的學(xué)術(shù)論文和科研報(bào)告。五、研究難點(diǎn)和挑戰(zhàn)（1）端到端TTS模型的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。（2）在保證語(yǔ)音合成質(zhì)量的基礎(chǔ)上，提高TTS系統(tǒng)的計(jì)算效率。（3）TTS系統(tǒng)在FPGA上的硬件實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化。（4）TTS系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸和控制功能的實(shí)現(xiàn)。六、工作計(jì)劃時(shí)間安排：2022年1月-2023年6月具體工作計(jì)劃如下：第1-2個(gè)月：調(diào)研相關(guān)文獻(xiàn)，熟悉端到端TTS模型的理論和方法，并進(jìn)行相關(guān)代碼實(shí)驗(yàn)。第3-6個(gè)月：設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)TTS模型，并在開(kāi)源數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，以保證語(yǔ)音合成質(zhì)量的基礎(chǔ)上，提高TTS系統(tǒng)的計(jì)算效率。第7-9個(gè)月：對(duì)TTS模型在FPGA上進(jìn)行優(yōu)化，并進(jìn)行硬件實(shí)現(xiàn)和測(cè)試。第10-12個(gè)月：基于UDP協(xié)議實(shí)現(xiàn)TTS系統(tǒng)的控制和數(shù)據(jù)傳輸功能，并進(jìn)行相關(guān)實(shí)驗(yàn)。第13-14個(gè)月：撰寫(xiě)論文和報(bào)告，準(zhǔn)備答辯材料。七、參考文獻(xiàn)[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