Zoológico de vocoders: de WaveNet a la difusión en cuatro clips
Un vocoder neuronal es el modelo final en la cadena de Text to Speech TTS. Su misión es transformar un mel espectrograma en el sonido que realmente escuchas. En el panorama actual destacan cuatro contendientes que marcan diferentes enfoques y compromisos entre calidad, velocidad y complejidad: WaveNet, WaveGlow, HiFi GAN y FastDiff.
WaveNet fue pionero en calidad natural gracias a su modelado autoregresivo pero requiere gran potencia de cómputo. WaveGlow y HiFi GAN apostaron por la generación paralela y redes generativas adversarias para ofrecer síntesis más rápida manteniendo excelente fidelidad. FastDiff aprovecha la difusión para equilibrar calidad y eficiencia, y se perfila como una opción moderna para voces realistas en tareas con restricciones de latencia.
Cada vocoder tiene aplicaciones concretas: WaveNet es idóneo cuando la prioridad es la máxima naturalidad, HiFi GAN para productos en tiempo real con limitada inferencia, WaveGlow para prototipos robustos y FastDiff cuando se busca escalabilidad en entornos de producción. La elección depende de requisitos como la calidad del mel espectrograma, la latencia aceptable, los recursos disponibles y la facilidad de integración en pipelines de TTS.
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