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MOC-RVQ：多级码书辅助的数字生成语义通信
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了一种多阶段、多码本的高效神经TTS合成方法，使用VQ-VAE编码语音训练数据的Mel频谱图，并通过多阶段逐渐下采样，将其量化为多个具有不同时间分辨率的MSMC表示。神经声码器将预测的MSMCR转换为最终语音波形。实验证明，该方法在英语TTS数据库中性能优于基准值，同时低参数的紧凑版本也能保持高性能。
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关键要点
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提出了一种多阶段、多码本的高效神经TTS合成方法。
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该方法使用VQ-VAE编码语音训练数据的Mel频谱图。
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通过多阶段逐渐下采样，将数据量化为多个具有不同时间分辨率的MSMC表示。
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神经声码器将预测的MSMCR转换为最终语音波形。
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在16小时的英语TTS数据库中，该方法的MOS得分为4.41，优于基准值的3.62。
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低参数的紧凑版本仍能保持高MOS得分。
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消融研究表明多个阶段和多个码本对实现高性能TTS有效。
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