基于FPGA的TTS系统设计与实现的开题报告.docx

基于FPGA的TTS系统设计与实现的开题报告
一、选题背景
近年来，随着深度学习技术的不断发展，文本到语音合成（text-to-speech,TTS）技术作为人机交互领域的重要研究方向，逐渐成为了人们关注的热点。TTS技术将文本信息转换成人类可以理解的语音信号，为人机交互、语音翻译、辅助听力等方面提供了技术支持。
目前，TTS技术的研究已经取得了令人瞩目的成果，基于深度学习的端到端（End-to-End）TTS模型可以直接将文本转换成语音信号，而不需要繁琐的特征提取和转换过程，具有较高的语音合成质量。
然而，由于端到端模型的计算量较大，实时性较差，限制了其在嵌入式系统中的应用。因此，如何在保证语音合成质量的同时，提高TTS系统的计算效率，是当前需要解决的一个重要问题。
二、研究内容和目标
本文将以FPGA为硬件平台，设计和实现一个高效的TTS系统。具体研究内容和目标如下：
（1）基于深度学习的端到端TTS模型的研究和实现，并在开源数据集上进行训练和验证，以保证语音合成质量的基础上，提高TTS系统的计算效率。
（2）针对FPGA的硬件特点进行优化，实现TTS模型的加速和并行化，并在开发板上测试和验证加速效果。
（3）实现基于UDP协议的TTS系统控制和数据传输，使得用户可以通过网络连接控制TTS系统，并接收合成的语音信号。
三、研究方案和方法
（1）端到端TTS模型的研究和实现
本文将研究现有的端到端TTS模型，如Tacotron、Tacotron2、TransformerTTS等，并结合自然语言处理、音频处理等技术，设计和实现一个高效的端到端TTS模型。
（2）TTS模型在FPGA上的优化
本文将针对FPGA的特点，采取一系列优化策略，如基于IP核的高速存储器设计、并行计算优化、全局内存优化等，对TTS模型进行优化，以提高TTS系统的计算效率。
（3）TTS系统的控制和传输
本文将采用UDP协议实现TTS系统的控制和数据传输功能。用户可以通过网络连接控制TTS系统的输入文本、语速、音调等参数，同时接收合成的语音信号。
四、预期成果
（1）完成一个高效的TTS系统，可实时合成高质量的语音信号。
（2）在FPGA开发板上实现TTS系统，并通过实验验证其计算效率和实时性。
（3）完成本文的学位论文，并撰写相应的学术论文和科研报告。
五、研究难点和挑战
（1）端到端TTS模型的设计和实现。
（2）在保证语音合成质量的基础上，提高TTS系统的计算效率。
（3）TTS系统在FPGA上的硬件实现和优化。
（4）TTS系统的数据传输和控制功能的实现。
六、工作计划
时间安排：2022年1月-2023年6月
具体工作计划如下：
第1-2个月：调研相关文献，熟悉端到端TTS模型的理论和方法，并进行相关代码实验。
第3-6个月：设计和实现TTS模型，并在开源数据集上进行训练和验证，以保证语音合成质量的基础上，提高TTS系统的计算效率。
第7-9个月：对TTS模型在FPGA上进行优化，并进行硬件实现和测试。
第10-12个月：基于UDP协议实现TTS系统的控制和数据传输功能，并进行相关实验。
第13-14个月：撰写论文和报告，准备答辩材料。
七、参考文献
[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].2019.
[5]SoteloD,MehriS,KumarR,etal.Char2Wav:End-to-EndSpeechSynthesis[C]//NeurIPS.2017.