歌唱合成技术是将乐谱信息和歌词转换为歌唱语音的技术。相较于语音合成（TTS），歌唱合成有更丰富的输入（音高、音符持续时间），并要求输出的人声更有感情、变化和起伏，技术上更为困难。与语音合成任务类似，歌唱合成是通过综合多人的评价（MOS）^[1]，来评判合成的歌声效果好坏。

本文将从以下几个方面进行解读：

• 研究现状

• 主流技术框架

• 趋势与挑战

1. 研究现状

歌唱合成文献较少，截至到本稿写完（2020年12月6日），2019和2020两年只有17篇论文是以歌唱合成为主题。另一方面，歌唱合成有着重大的商业价值，微软、腾讯、字节跳动等互联网巨头，早早在歌唱合成中布局。

歌唱合成主要的技术方法：

• 基于单元拼接的合成技术

• 统计参数合成技术

• 基于深度学习的合成技术

基于单元拼接的合成技术（unit concatenation）以及统计参数合成（statistical parametric synthesis）作为传统方法，广泛用于虚拟歌姬（洛天依、初音）。但，传统的方法，难以细粒度地刻画声音的变化，与真实的人声仍有差距。随着深度学习的兴起，基于深度学习的合成技术渐渐成熟，生成的歌声更真实，更细腻。

2. 主流技术框架

2.1 产品比较

从图表中的视频实际表现来看，小冰和艾灵优于其他歌唱合成产品。下文选择小冰和艾灵相关论文：

• XiaoiceSing：小冰歌唱合成的主框架

• HIFISINGER：小冰歌唱合成的升级版

• Deepsinger：小冰团队提出的另一个歌唱合成系统，亮点是基于低质量数据的训练

• DURIAN-sc：艾灵歌唱合成的主框架

2.2 XiaoiceSing ^[2]

歌唱合成任务，要求模型把握好每个字唱多长时间（持续时间），同时期的fastspeech模型，正是严格控制持续时间的非自回归语音合成模型，因而学者们提出以fastspeech^[3]为骨干网络（backbone）的小冰歌唱合成模型——XiaoiceSing。

如上图是小冰歌唱合成模型，主要分为encoder 、decoder以及vocoder三部分。（这三部分的具体内容将在下一篇进行介绍）

模型的前向传播过程为：

（1） 将乐谱（musical score）的音素（phoneme）、持续时间（duration）以及音高（pitch）分别经过embedding层，并add，得到musical score的embedding

（2） 将位置编码（position encoding）与musical score的embedding进行add

（3） 将（2）的输入经过6层transformer层，得到encoder的output

（4） 用encoder的output经过由CNN、Linear层组成的duration predictor，得到每个音素的持续时间

（5） 使用每个音素的持续时间，对encoder的output进行repeat操作，得到decoder的input

（6） 将位置编码（position encoding）与decoder的input进行add

（7） 将（6）的结果经过6层transformer层，得到decoder的output

（8） decoder的output经过Linear层，得到world[^[4]]
(#refer1%20)声码器的输入（声学特征）：MGC、BAP以及F0，V/UV

（9） F0与pitch进行ADD，再做log操作，所得结果与V/UV相乘得到最终的F0

（10） 将MGC、BAP以及F0输入到world声码器中，输出最终的音频

借助于world声码器，XiaoiceSing可以手动修改歌声的音高，使得XiaoiceSing生成的歌声可控性更高，但world声码器需要三个声学特征向量作为输入，过多的声学特征，使得XiaoiceSing训练困难。

2.3 HIFISINGER ^[5]

相较于语音合成，歌唱合成要求更高的采样频率以保留更多歌声细节。XiaoiceSing以及其他论文，在高保真的采样频率下，合成的歌声总体质量不佳。

针对上述情况，HIFISINGER延用了XiaoiceSing大体结构，通过改进声学特征的生成，保证在48Hz采样频率下，仍能保持较好的听觉表现。

相较于小冰（16Hz），HIFISINGER主要将world声码器换成类似mb-melgan^[6]的声码器，基于声学特征（mel、v/uv以及F0）生成wav波形。

HIFISINGER的前向传播过程与XiaoiceSing相同，主要亮点在于，吸收了multi-scale思想，对于需要生成的数据，设计了不同长度的GAN:

（1） multi-scale思想用到mel频谱的生成，即论文中的sub-frequency GAN

（2） multi-scale思想用到wav波形的生成，即论文中的multi-length GAN

另外，HIFISINGER对windows_size、hop_size、f0和V/UV的作用进行对比，可以看作XiaoiceSing的补充介绍。

相较于XiaoiceSing，HIFISINGER有着更好的合成效果，但却需要额外训练两个GAN网络，引入了更大的资源消耗。

2.4 Deepsinger ^[7]

数据是制约歌唱合成发展的主要因素之一，大多数模型所需的数据要求特别严格，比如需要音素级的标注，需要纯净的人声等。

Deepsinger的最大亮点在于，可以直接使用质量较低的数据进行歌唱合成。具体方法是从网络上收集歌声数据，通过开源的歌词对齐工具、人声分离工具，将有噪声的音频数据，变成近乎干声的数据。受益于此，deepsinger可以利用更大规模的训练数据，提高了模型效果的上限。

Deepsinger模型流程为：

（1） 通过爬虫从互联网上爬取歌曲（音频）和歌词数据

（2） 根据（1）得到的数据，进行人声分离，得到人声以及歌词

（3） 对歌词和人声进行对齐，得到音符的持续时间（duration）

（4） 对数据进行过滤，去除低质量数据，保留高质量数据

（5） 通过高质量数据，进行歌唱合成

人声分离和歌词人声对齐目前没有完美的解决方案，使得Deepsinger的数据存在噪声，导致Deepsinger生成的歌声有杂音。

2.5 DURIAN-sc ^[8]

歌唱声音转换（Singing voice conversion）旨在保证歌唱内容的同时，将音色从source speaker转换到 target speaker。

DURIAN-sc的亮点是只需要target speaker的讲话数据（speech data），就可以学习到target speaker的音色。

经过实验，DURIAN-sc只要获取target speaker的20秒讲话数据，在合成target speaker嗓音的歌声时，就能取得不错的效果。

DURIAN-sc的骨干网络是19年腾讯的DURIAN论文。（关于DURIAN，详细可以参考 ^[11]。）相较于DURIAN，DURIAN-sc加入duration、pitch信息的输入，并将speaker进行embedding，输入到模型中。

模型的前向传播过程为：

（1）音素序列（phone sequence）经过embedding层、全连接层（FC），生成隐层表示

（2）用CBHG网络^[9]提取隐层表示的特征

（3）将（2）的输出，根据音素持续时间（phone duration）进行repeat操作

（4）提取原始歌声的声学特征（F0、RMSE^[10]）

（5）将原始歌声的声学特征与（3）的输出进行concat操作

（6）提取target speaker的声纹特征，并与（5）的输出进行concat操作

（7）将（6）的输出经过全连接层，作为encoder的输出

（8）将encoder的输出经过由全连接层和RNN组成的网络，进行自回归解码

（9）将（8）的结果经过CBHG网络变换，得到Mel频谱

（10）Mel频谱经过声码器，得到wav波形

DURIAN-sc用的是自回归的解码器，如果用到实时歌唱合成上，相对较慢的自回归解码器，可能造成更多的时间消耗。

3. 趋势与挑战

通过上一章节，我们了解到歌唱合成的最新方法。基于深度学习的歌唱合成方案，让计算机合成的歌声富有情感，更有起伏。另外，对于高采样率、数据缺失等问题，学术界也做了很多研究。

3.1 趋势

本章节对主流技术框架进行概括和整理，得到如下的技术趋势：

（1） 深度学习方法成为主流：基于统计参数的合成或基于单元拼接的合成模型，生成的歌声机械感过强，基于深度学习的合成模型，可以生成更接近人声的歌声。

（2） Mel频谱作为音频特征 ：相较于world声码器的声学特征，Mel频谱的数据维度更小，更容易被神经网络拟合。

（3） 非自回归的语言模型成为主流：非自回归与自回归模型生成质量相近，但非自回归模型生成速度更快，能用于实时歌唱合成。

（4） 基于噪声数据的歌唱合成：歌唱合成所需数据成本过高，极大制约了歌唱合成水平的发展，所以一些研究的关注点，是如何将噪声数据作为训练数据。

另一方面，歌唱合成作为一个多序列到多序列（multi sequence to multi sequence）的任务，仍然存在很多挑战。

3.2 挑战

歌唱合成整个领域错综复杂，可以归为以下几方面挑战：

（1）昂贵的数据集：歌唱合成要干声数据（没有背景音乐以及噪音的，纯人声），为了保证音高准确，歌唱合成数据必须请专业的歌手，在专业的环境下录制。往往整个数据集造价过百万。

（2）闭源的模型代码：多数歌唱合成的paper没有开放源码，且对参数没有详细介绍（例如小冰只有5页），学者个人难以复现模型。

（3）不准确的真人演唱：真人唱歌时，无法像机器一样，每个音素唱的持续时间与乐谱一致，甚至一首歌一个人不同时间唱，也有很大的差异，这导致了歌声数据本身就是不准确的。

4. 笔者的一些思考

歌唱合成领域，机遇与挑战并存。通过借鉴语音合成领域的发展，歌唱合成得到了实质性的进步：XiaoiceSing借鉴于fastspeech，DURIAN-sc借鉴于DURIAN。歌唱合成，因虚拟歌姬而为大家熟知，但歌唱合成的相关技术文章较少，鲜有针对整个领域的系统性介绍。究其原因，歌唱合成需要语音合成的知识、信号处理的技术、甚至要求研究人员具备乐理知识。

初窥几篇歌唱合成论文，笔者提出了各个模型的不足之处，并在实践中对这些不足之处，构思了一些解决方案，由此产生了潜在科技的歌唱合成模型。

千里之行，始于足下。庞大的歌唱合成领域，难以用一篇博文介绍清楚，本文作为潜在科技歌唱合成系列第一篇，旨在将歌唱合成领域的前沿算法，引入读者视野，并为后续的深入介绍做铺垫。本栏目后续会介绍歌唱合成的入门知识，针对小冰歌唱合成模型进行详细介绍，届时也会对潜在科技的歌唱合成模型，进行简单介绍。

如有兴趣，可以关注潜在科技，获得第一手资料。

参考文献

[1] ITU-T Rec. P.10 (2006) Vocabulary for performance and quality of service.
[2] Lu, P., Wu, J., Luan, J., Tan, X. and Zhou, L., 2020. XiaoiceSing: A High-Quality and Integrated Singing Voice Synthesis System. arXiv preprint arXiv:2006.06261.
[3] Ren, Y., Ruan, Y., Tan, X., Qin, T., Zhao, S., Zhao, Z. and Liu, T.Y., 2019. Fastspeech: Fast, robust and controllable text to speech. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 3171-3180).
[4] Morise, M., Yokomori, F. and Ozawa, K., 2016. WORLD: a vocoder-based high-quality speech synthesis system for real-time applications. IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems, 99(7), pp.1877-1884.
[5] Chen, J., Tan, X., Luan, J., Qin, T. and Liu, T.Y., 2020. HiFiSinger: Towards High-Fidelity Neural Singing Voice Synthesis. arXiv preprint arXiv:2009.01776.
[6] Yang G, Yang S, Liu K, Fang P, Chen W, Xie L. Multi-band MelGAN: Faster Waveform Generation for High-Quality Text-to-Speech. arXiv preprint arXiv:2005.05106. 2020 May 11.
[7] Ren, Y., Tan, X., Qin, T., Luan, J., Zhao, Z. and Liu, T.Y., 2020, August. Deepsinger: Singing voice synthesis with data mined from the web. In Proceedings of the 26th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining (pp. 1979-1989).
[8] Zhang, L., Yu, C., Lu, H., Weng, C., Zhang, C., Wu, Y., Xie, X., Li, Z. and Yu, D., 2020. Durian-sc: Duration informed attention network based singing voice conversion system. arXiv preprint arXiv:2008.03009.
[9] Wang, Y., Skerry-Ryan, R.J., Stanton, D., Wu, Y., Weiss, R.J., Jaitly, N., Yang, Z., Xiao, Y., Chen, Z., Bengio, S. and Le, Q., 2017. Tacotron: Towards end-to-end speech synthesis. arXiv preprint arXiv:1703.10135.
[10] https://en.wikipedia.org/wiki/Root-mean-square_deviation
[11] https://mp.weixin.qq.com/s/StKx0n7LRH9e5IuTvBIC5A

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