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通过投机解码实现快速高质量自回归语音合成
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原文中文，约1800字，阅读约需5分钟。
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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。
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关键要点
- 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，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。
- 新提出的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。
❓
延伸问答
VARA-TTS模型的主要特点是什么？
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模型如何提高语音合成速度？
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模型在语音翻译中有什么优势？
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。
新提出的并行提示解码方法有什么作用？
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。
改进的推理方法如何平衡速度与质量？
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模型的共同目标是什么？
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。
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