Tacotron2和VITS比较

VITS 效果演示： Ulysses115 Pmvoice - a Hugging Face Space by ulysses115

VITS（Very Deep Iterative Strategy）是一种基于迭代的端到端语音合成模型，旨在提高语音质量和流畅性。它利用一个深层神经网络来生成原始语音信号，通过对生成的语音进行多轮迭代来不断优化语音质量。VITS的核心思想是采用一种深度迭代的方法来逐步优化生成的语音信号，从而实现更高质量的语音合成。

Tacotron2则是一种基于注意力机制的端到端语音合成模型，旨在从文本转换为语音。Tacotron2模型的输入是一段文本，输出是一段对应的语音波形。它利用一个基于卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）的编码器来将文本转换为中间表示，然后使用另一个基于LSTM的解码器来生成语音信号。Tacotron2的核心思想是使用注意力机制来帮助模型学习如何将文本转换为连贯的语音信号。

因此，VITS和Tacotron2都是语音合成模型，但是它们的方法和目标略有不同。VITS是一种基于迭代的语音合成模型，旨在提高语音质量和流畅性，而Tacotron2是一种基于注意力机制的文本到语音合成模型，旨在从文本生成连贯的语音信号。

下面是它们之间的具体比较:：

1. 方法：Tacotron2是一种基于注意力机制的文本到语音合成模型，而VITS是一种基于迭代的语音合成模型。Tacotron2使用一个编码器将文本转换为中间表示，然后使用一个解码器生成语音信号；VITS则直接使用一个深度神经网络生成语音信号。

2. 目标：Tacotron2的目标是从文本生成连贯的语音信号，而VITS的目标是提高语音合成的质量和流畅性。

3. 训练：Tacotron2的训练需要大量的标注语音数据和对应的文本数据，而VITS可以通过无监督学习或少量监督学习进行训练。

4. 性能：Tacotron2在一些公开数据集上的语音合成质量已经达到了较高水平，但它的语音合成速度相对较慢。而VITS则可以生成高质量的语音信号，并且速度较快，但需要更多的计算资源和时间进行训练。

VITS需要多少计算资源呢?

VITS需要大量的计算资源才能进行训练和推理。具体来说，VITS模型需要使用深度神经网络进行训练，通常需要使用大量的图形处理器（GPU）和大内存服务器进行训练和推理。训练和推理VITS模型所需的计算资源取决于模型的大小、训练数据的规模和训练超参数的设置等因素。

在研究论文中，VITS模型的作者使用了一台拥有8块NVIDIA V100 GPU的服务器进行训练。在使用较小的数据集进行训练时，每个VITS模型的训练时间约为2-3天。然而，对于更大的数据集和更复杂的模型结构，训练时间可能需要更长的时间，并需要更大的计算资源。