基于FPGA的TTS系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)的開題報告

基于FPGA的TTS系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)的開題報告一、選題背景近年來，隨著深度學習技術(shù)的不斷發(fā)展，文本到語音合成（text-to-speech,TTS）技術(shù)作為人機交互領(lǐng)域的重要研究方向，逐漸成為了人們關(guān)注的熱點。TTS技術(shù)將文本信息轉(zhuǎn)換成人類可以理解的語音信號，為人機交互、語音翻譯、輔助聽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，基于深度學習的端到端（End-to-End）TTS模型可以直接將文本轉(zhuǎn)換成語音信號，而不需要繁瑣的特征提取和轉(zhuǎn)換過程，具有較高的語音合成質(zhì)量。然而，由于端到端模型的計算量較大，實時性較差，限制了其在嵌入式系統(tǒng)中的應(yīng)用。因此，如何在保證語音合成質(zhì)量的同時，提高TTS系統(tǒng)的計算效率，是當前需要解決的一個重要問題。二、研究內(nèi)容和目標本文將以FPGA為硬件平臺，設(shè)計和實現(xiàn)一個高效的TTS系統(tǒng)。具體研究內(nèi)容和目標如下：（1）基于深度學習的端到端TTS模型的研究和實現(xiàn)，并在開源數(shù)據(jù)集上進行訓練和驗證，以保證語音合成質(zhì)量的基礎(chǔ)上，提高TTS系統(tǒng)的計算效率。（2）針對FPGA的硬件特點進行優(yōu)化，實現(xiàn)TTS模型的加速和并行化，并在開發(fā)板上測試和驗證加速效果。（3）實現(xiàn)基于UDP協(xié)議的TTS系統(tǒng)控制和數(shù)據(jù)傳輸，使得用戶可以通過網(wǎng)絡(luò)連接控制TTS系統(tǒng)，并接收合成的語音信號。三、研究方案和方法（1）端到端TTS模型的研究和實現(xiàn)本文將研究現(xiàn)有的端到端TTS模型，如Tacotron、Tacotron2、TransformerTTS等，并結(jié)合自然語言處理、音頻處理等技術(shù)，設(shè)計和實現(xiàn)一個高效的端到端TTS模型。（2）TTS模型在FPGA上的優(yōu)化本文將針對FPGA的特點，采取一系列優(yōu)化策略，如基于IP核的高速存儲器設(shè)計、并行計算優(yōu)化、全局內(nèi)存優(yōu)化等，對TTS模型進行優(yōu)化，以提高TTS系統(tǒng)的計算效率。（3）TTS系統(tǒng)的控制和傳輸本文將采用UDP協(xié)議實現(xiàn)TTS系統(tǒng)的控制和數(shù)據(jù)傳輸功能。用戶可以通過網(wǎng)絡(luò)連接控制TTS系統(tǒng)的輸入文本、語速、音調(diào)等參數(shù)，同時接收合成的語音信號。四、預期成果（1）完成一個高效的TTS系統(tǒng)，可實時合成高質(zhì)量的語音信號。（2）在FPGA開發(fā)板上實現(xiàn)TTS系統(tǒng)，并通過實驗驗證其計算效率和實時性。（3）完成本文的學位論文，并撰寫相應(yīng)的學術(shù)論文和科研報告。五、研究難點和挑戰(zhàn)（1）端到端TTS模型的設(shè)計和實現(xiàn)。（2）在保證語音合成質(zhì)量的基礎(chǔ)上，提高TTS系統(tǒng)的計算效率。（3）TTS系統(tǒng)在FPGA上的硬件實現(xiàn)和優(yōu)化。（4）TTS系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸和控制功能的實現(xiàn)。六、工作計劃時間安排：2022年1月-2023年6月具體工作計劃如下：第1-2個月：調(diào)研相關(guān)文獻，熟悉端到端TTS模型的理論和方法，并進行相關(guān)代碼實驗。第3-6個月：設(shè)計和實現(xiàn)TTS模型，并在開源數(shù)據(jù)集上進行訓練和驗證，以保證語音合成質(zhì)量的基礎(chǔ)上，提高TTS系統(tǒng)的計算效率。第7-9個月：對TTS模型在FPGA上進行優(yōu)化，并進行硬件實現(xiàn)和測試。第10-12個月：基于UDP協(xié)議實現(xiàn)TTS系統(tǒng)的控制和數(shù)據(jù)傳輸功能，并進行相關(guān)實驗。第13-14個月：撰寫論文和報告，準備答辯材料。七、參考文獻[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