基于Keras的文本转语音模型最优音频特征选择咨询

你目前遇到的梅尔谱重构噪声大、音色发闷属于常见问题，核心原因是梅尔谱本身经过梅尔尺度压缩后丢失了部分高频细节，搭配传统Griffin-Lim相位重构算法时会额外引入误差，不属于选型错误，可根据你的数据集规模、实现成本选择更适配的特征：

主流适配TTS任务的音频特征 #

• 线性频谱（Linear Spectrogram）
  未经过梅尔尺度压缩，保留了完整的频率维度信息，重构后的音频高频细节丰富，不会出现明显的发闷问题。缺点是维度比同参数的梅尔谱高很多，模型收敛速度更慢，适合数据集规模不算过小的毕设场景使用。
• 梅尔倒谱系数（MFCC）
  在梅尔谱基础上经过离散余弦变换提取的倒谱特征，维度更低、特征稀疏性更好，对频谱包络和精细结构的分离度更高，适合小数据集场景下的TTS训练。注意不要只使用静态MFCC，搭配一阶、二阶差分特征共同使用即可大幅降低重构噪声。
• WORLD声码器特征组合
  包含基频（F0）、非周期性参数（AP）、频谱包络（SP）三类子特征，是目前端到端TTS领域应用非常广泛的特征组合，重构音频的自然度极高，几乎不会出现人工噪声，音色还原度远优于单梅尔谱。缺点是需要额外调用WORLD工具提取三类特征，模型输出端需要对应三个预测分支，推理时也需要调用WORLD做音频合成，实现复杂度比单一特征稍高，但毕设采用该方案的产出效果会有明显提升。

不更换梅尔谱的优化方案 #

如果不想调整现有特征选型，可通过两个方法缓解当前问题：

• 调整梅尔谱参数：将梅尔频带数从默认的80/128提升到256，音频采样率从16k提升到22k或24k，增加高频部分的采样占比，直接缓解音色发闷问题
• 替换重构算法：放弃Griffin-Lim重构，改用预训练的HiFi-GAN、MelGAN等声码器做梅尔谱到音频的转换，几乎可以完全消除重构噪声，且不需要调整你已完成的模型主干结构，仅修改推理阶段的重构模块即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Muhammad Faisal