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Llasa: Scaling Compute Capacity for Training and Inference Time in Llama-based Speech Synthesis
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了Llasa框架，解决了基于大语言模型的文本到语音系统在训练和推理阶段的计算能力扩展问题。实验结果表明，延长训练时间可以显著提升合成语音的自然性、复杂性和情感表现。
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关键要点
- 本研究提出了Llasa框架，旨在解决基于大语言模型的文本到语音系统在训练和推理阶段的计算能力扩展问题。
- Llasa框架通过单层向量量化编码器和单一Transformer架构，实现了与标准Llama模型的完全对齐。
- 实验结果表明，延长训练时间可以显著提升合成语音的自然性、复杂性和情感表现。
- Llasa框架增强了合成语音的内容准确性。
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