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高保真度语音合成的最小监督方法：全部使用扩散模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种新的生成模型，将神经文本到语音技术和半监督概率潜变量模型相结合。该模型能够可靠地发现和控制语音的重要属性，即使只监督1％。在这样低的监督水平下，合成质量与最先进的基线水平相比没有下降。
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关键要点
- 提出了一种新颖的生成模型，结合了神经文本到语音技术和半监督概率潜变量模型。
- 通过部分监督潜变量，模型能够强制其具有一致和可解释的特征。
- 模型能够可靠地发现和控制语音的重要属性，如情感和语速。
- 即使在仅监督1%的情况下，合成质量与最先进的基线水平相比没有下降。
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