BriefGPT - AI 论文速递
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方向性补丁交互：快速收敛与风格时间建模的文本到语音转换
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了DEX-TTS，一种基于扩散的表达性语音合成方法，用于增强语音合成的风格表达能力。DEX-TTS在英语多说话人和情感多说话人数据集上表现出色。
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关键要点
- 本研究提出了DEX-TTS，一种基于扩散的表达性语音合成方法。
- DEX-TTS旨在增强语音合成的风格表达能力。
- 该方法在英语多说话人和情感多说话人数据集上表现出色。
- DEX-TTS基于通用的扩散语音合成框架，包括编码器和适配器。
- 关键创新在于将风格区分为时不变和时变两个类别，以实现有效的风格提取。
- 设计了高泛化能力的编码器和适配器。
- 引入了重叠的patchify和卷积频率patch嵌入策略，以改进基于DiT的扩散网络用于TTS。
- DEX-TTS在客观和主观评估方面取得了优异的性能，无需依赖预训练策略。
- 与单说话人数据集的一般TTS比较结果验证了增强的扩散骨干的有效性。
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