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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
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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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。
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关键要点
- 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 是一种新型非自回归 TTS 模型，利用噪声信号和扩散时间步长提高波形合成速度，实验证明其生成速度比实时快 28 倍。
- DiffuseST 是一种低延迟的直接语音到语音翻译系统，能够在翻译多种源语言时保持讲话人的声音，且在音频质量和延迟方面优于基于 Tacotron 的合成器。
- Grad-StyleSpeech 方法能够快速生成声音相似度高的自适应语音合成，在英文基准测试中显著优于最新的语音合成基线。
- NoreSpeech 是一种噪声鲁棒的表现性 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。
- 使用基于扩散生成对抗网络的方法，Prosodic Diff-TTS 生成高保真语音样本，结合风格嵌入和多头注意力机制，验证了其在多说话人数据集上的有效性。
- StyleTagging-TTS 是一种新型情感语音合成模型，通过预训练的语言模型实现对未见过样式标记的控制，表现出更好的语音质量和表现力。
- DiffVoice 是一种基于潜在扩散的 TTS 模型，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实现了最先进的性能。
- StyleTTS2 结合样式扩散和对抗训练技术，能够有效进行单个和多个说话人的人类级 TTS 合成。
❓
延伸问答
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。
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