[en] Deep Learning has been applied successfully to speech processing problems. In this work we explore its capabilities, focusing concretely in recurrent neural architectures to build a state of the art Text-To-Speech system from scratch. The different steps to make the full TTS system are shown. Also, a post-filtering method to improve the generated speech naturalness is applied and evaluated. The objective results show which architecture fits better our problem, achieving low error rates in term of cepstral distortion, pitch estimation error and voiced/unvoiced classification error. Also, subjective results suggest that the model achieves a state of the art quality in the synthesis, where the post-filtering factor seems to be a key component to get a good level of naturalness. A novel architecture called Multi-Output TTS is also proposed to hold multiple speakers inside the same structure. Some hidden layers are shared by all the speakers, while there is a specific output layer for each speaker. Objective and perceptual experiments prove that this scheme produces much better results in comparison with single speaker models. Moreover, we also tackle the problem of speaker adaptation by adding a new output branch to the model and successfully training it without the need of modifying the base optimized model. This fine tuning method achieves better results than training the new speaker from scratch with its own model. Finally, we also tackle the problem of speaker interpolation by adding a new output layer (alpha-layer) on top of the Multi-Output branches. An identifying code is injected into the layer together with acoustic features of many speakers. Experiments show that the alpha-layer can effectively learn to interpolate the acoustic features between speakers.

[es] El Deep Learning se ha aplicado con éxito a problemas de procesado del habla. En éste trabajo exploramos las capacidades de ésta disciplina, haciendo especial énfasis en las arquitecturas recurrentes para construir un sistema de síntesis de voz desde cero. Se muestran las distintas etapas para hacer el sistema de síntesis completo. Además se aplica y se evalúa un método de post-procesado con tal de mejorar la naturalidad de la voz generada. Los resultados objetivos muestran qué arquitectura encaja más con nuestro problema, consiguiendo errores bajos en términos de distorsión cepstral, error de estimación de pitch y error de clasificación sonoro/sordo. También los resultados subjetivos indican que el modelo llega a tener una calidad de voz comparable con la de las últimas tecnologías, donde el hecho de aplicar el post-procesado parece ser una pieza clave para obtener un buen nivel de naturalidad. También se propone una arquitectura innovadora llamada Multi-Output TTS, la cual contiene diferentes hablantes dentro de la misma estructura. Algunas capas ocultas se comparten entre todos los hablantes, mientras que hay una capa de salida específica para cada uno de ellos. Los experimentos perceptuales y objetivos muestran que éste esquema produce resultados bastante mejores en comparación con los modelos de hablantes solos. También abordamos el problema de adaptación de hablantes añadiendo una nueva capa de salida al modelo y entrenándola sin necesidad de modificar el sistema base ya optimizado. Éste método de afinado del modelo en la última capa permite obtener mejores resultados que entrenando el modelo del nuevo hablante desde cero con su propio modelo. Finalmente también abordamos el problema de interpolación de hablantes añadiendo una nueva capa sobre las salidas del Multi-Output, la cual se llama capa-alfa. A la nueva capa se le introduce un código de identificación del hablante junto con las características acústicas de los distintos hablantes. Los experimentos muestran que la capa-alfa puede aprender, en efecto, a interpolar valores en un rango intermedio entre los dos hablantes modelados.