BriefGPT - AI 论文速递 ·

通过投机解码实现快速高质量自回归语音合成

💡 原文中文，约1800字，阅读约需5分钟。

📝

内容提要

本文介绍了多种非自回归文本到语音（TTS）模型的创新，包括VARA-TTS、Diff-TTS和NAST-S2X。VARA-TTS通过多层注意力机制提高推理速度和语音质量，Diff-TTS显著提升合成速度，NAST-S2X实现高质量的同时口译。这些模型在推理效率和语音合成质量上均有显著进展。

🎯

🔎

VARA-TTS模型通过多层注意力机制显著提升了推理速度和语音质量，虽然在语音质量上略逊于AR模型Tacotron 2，但相较于其他非自回归模型如BVAE-TTS表现更佳。用户在选择模型时需考虑具体应用场景，尤其是在对语音质量要求较高的情况下，可能需要权衡速度与质量的关系。

Diff-TTS模型利用去噪扩散框架和加速采样方法，使合成速度比实时生成快28倍，且保持良好的语音质量。这一特性使其在需要快速响应的应用场景中具有明显优势，如实时语音助手或在线翻译服务。然而，用户应关注模型在不同环境下的表现，确保其在实际应用中的稳定性。

NAST-S2X模型将语音到文本和语音到语音任务整合，能够在不到3秒的延迟内实现高质量的同时口译。这一特性使其在会议翻译和多语言交流中具有广泛的应用潜力。随着全球化进程的加快，实时翻译需求日益增加，NAST-S2X的技术进步将为跨语言沟通提供更高效的解决方案。

❓

VARA-TTS模型通过多层注意力机制提高推理速度和语音质量，推理速度显著提升，语音质量优于BVAE-TTS。

Diff-TTS模型利用去噪扩散框架和加速采样方法，使合成速度比实时生成快28倍，且质量良好。

NAST-S2X模型整合语音到文本和语音到语音任务，实现高质量的同时口译，解码加速达到28倍。

并行提示解码方法在训练中提高多令牌生成的接受率，显著加快输出生成速度。

改进的推理方法允许在推理过程中灵活调整速度与质量的平衡，合成时间减少4到5倍，语音可懂度有所提升。

这些非自回归TTS模型的共同目标是提高推理效率和语音合成质量。

🏷️