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DiTAR: Diffusion Transformer Autoregressive Modeling for Speech Generation
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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DiTAR方法，结合语言模型与扩散变换器，有效解决了生成连续语音的计算负荷与效果问题，显著提高了生成效率，降低了计算需求，并在零样本语音生成中表现优异。
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关键要点
- 本研究提出DiTAR方法，结合语言模型与扩散变换器。
- DiTAR有效解决了生成连续语音时的计算负荷与效果问题。
- 该方法显著提高了生成效率，降低了计算需求。
- DiTAR在零样本语音生成中表现优异，具备鲁棒性、说话者相似性和自然性。
- 研究表明，结合扩散模型与自回归模型可以改善生成效果。
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