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非常关注的Tacotron：自回归变换器基础的语音合成中的鲁棒性和无界长度泛化
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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
本研究提出了一种改进的自回归变换器文本到语音模型，旨在解决长序列的鲁棒性和长度泛化问题。通过引入对齐机制和相对位置信息，提升了输出的自然性和表达力。
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关键要点
- 本研究提出了一种改进的自回归变换器文本到语音模型。
- 该模型旨在解决长序列的鲁棒性和长度泛化问题。
- 引入对齐机制和相对位置信息以提升输出的自然性和表达力。
- 改进方法结合了自注意力和交叉注意力操作。
- 该模型能够适应任意实际发声长度，消除了重复或丢失单词的问题。
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