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呈现：零样本文本到韵律的控制
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原文中文，约1100字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文介绍了一种神经文本转语音系统，利用变分自动编码器实现韵律特征转移，解决文本缺失问题。研究涵盖音频特征训练、语调生成、语音克隆及多语言合成等技术，提升合成语音的自然度和表现力，并在低资源语言中实现高质量语音生成。
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关键要点
- 提出了一种神经文本转语音系统，利用变分自动编码器实现韵律特征转移。
- 通过序列对序列神经网络方法，对音频语音特征进行条件训练，生成多种音色。
- 使用上下文信息和BERT嵌入的文本表征，显著提高合成语音的自然度和表现力。
- 成功实现音频发音人与其语调的克隆，且不降低语音质量。
- 研究基于文本声音编辑技术的新方法，增强语音中的说话人身份和韵律连续性。
- 提出了一种无监督的韵律聚类过程，实现音素级F0和时长控制，合成高质量语音。
- 开发了只使用目标语言文本数据的多语言语音合成方法，拓展了TTS的覆盖范围。
- 提出了基于方谱的TTS系统Mega-TTS，实现了零样本文本到语音的高质量生成。
- 闪电语音系统具有高音质和高相似性，推理时间显著减少。
- 整合了零样本和少样本演讲者适应策略的框架，以应对有限参考数据的挑战。
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延伸问答
神经文本转语音系统的主要功能是什么？
该系统通过变分自动编码器实现韵律特征转移，解决文本缺失问题，生成自然的合成语音。
如何提高合成语音的自然度和表现力？
通过使用上下文信息和BERT嵌入的文本表征，可以显著提高合成语音的自然度和表现力。
该研究如何克隆音频发音人与其语调？
采用utterance级别的规范化和发音人嵌入，成功提取韵律特征，实现音频发音人与其语调的克隆。
什么是无监督的韵律聚类过程？
无监督的韵律聚类过程将音素级F0和时长特征离散化为韵律标签的输入序列，能够合成高质量语音。
如何实现多语言语音合成？
通过只使用目标语言文本数据的方法，成功为低资源语言开发多语言语音合成系统，拓展了TTS的覆盖范围。
闪电语音系统的优势是什么？
闪电语音系统具有高音质、高相似性，并且推理时间显著减少，提升了语音处理的多样性。
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