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Very Attentive Tacotron: Robustness and Unbounded Length Generalization in Autoregressive Transformer-Based Speech Synthesis
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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
本研究探讨了自回归变换器基础的文本到语音模型在处理未见长序列时的鲁棒性和长度泛化问题。提出了一种改进方法，通过对齐机制和相对位置信息增强，提升输出的自然性和表达力，解决了重复或丢失单词的问题。
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关键要点
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本研究探讨了自回归变换器基础的文本到语音模型在处理未见长序列时的鲁棒性和长度泛化问题。
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提出了一种基于对齐机制的改进方法，通过相对位置信息增强，结合自注意力和交叉注意力操作。
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改进方法提升了输出的自然性和表达力，解决了重复或丢失单词的问题。
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该模型能够适应任意实际发声长度。
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