基于扩散的具有风格建模的表达性文本转语音系统对时间变异性进行研究
内容提要
本文介绍了多种基于扩散模型的文本转语音（TTS）技术，如StyleTTS、Diff-TTS和NoreSpeech。这些模型通过自监督学习和噪声鲁棒性，显著提升了语音合成的自然度和质量，尤其在多说话人环境中表现优异。实验结果表明，这些新模型在速度和音频质量上均优于现有技术。
延伸解读
扩散模型如何提升TTS表现
文章指出，基于扩散的TTS模型如Diff-TTS和NoreSpeech，通过噪声信号和扩散时间步长探索去噪扩散框架，显著提高了波形合成速度和质量。Diff-TTS在NVIDIA 2080Ti上比实时生成快28倍，而NoreSpeech通过DiffStyle模块有效从嘈杂语音中转移说话风格，在噪声环境中表现优于以往模型。这些技术共同推动了语音合成自然度和鲁棒性的进步。
风格建模与自监督学习的作用
StyleTTS和StyleTTS2等模型利用自监督学习表示发声风格，无需明确标记，从而生成具有自然韵律的多样化语音。StyleTTS2结合样式扩散和对抗训练，实现了单个和多个说话人的人类级TTS合成。这种风格建模方法使模型能够适应不同说话人和情感，提升了合成语音的表现力和相似度。
实际应用中的性能优势
DiffuseST作为低延迟语音到语音翻译系统，在保持讲话人声音的同时，将MOS和PESQ分别提高23%和5%，且运行速度超过实时5倍以上。Grad-StyleSpeech能快速生成高相似度自适应语音，在英文基准测试中显著优于基线。这些进展表明扩散模型在实时翻译和个性化语音合成中具有实际应用潜力。
Q&A
StyleTTS模型的主要特点是什么？
StyleTTS是一种基于风格的生成模型，通过自监督学习生成自然韵律的多样化语音，在单人和多人语音数据集中表现优异。
Diff-TTS模型如何提高语音合成速度？
Diff-TTS利用噪声信号和扩散时间步长，通过加速采样方法提高波形合成速度，实验证明其生成速度比实时快28倍。
NoreSpeech模型在噪声环境中的表现如何？
NoreSpeech是一种噪声鲁棒的TTS模型，能够有效从嘈杂语音中转移说话风格，实验表明其在噪声环境中表现优于以前的模型。
Grad-StyleSpeech方法的优势是什么？
Grad-StyleSpeech能够快速生成声音相似度高的自适应语音合成，并在英文基准测试中显著优于最新的语音合成基线。
StyleTagging-TTS模型如何控制未见过的样式标记？
StyleTagging-TTS通过预训练的语言模型对语言嵌入和说话风格域之间的关系进行建模，实现对未见过样式标记的控制。
DiffVoice模型在自然度方面的表现如何？
DiffVoice在LJSpeech和LibriTTS数据集上的主观评价表明，其在自然度方面优于当前最佳系统，并在语音编辑和零样本适应方面表现出色。
