鲁棒零样本文本转语音合成与逆向推导优化
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。逆向推断优化（RIO）是一种简单有效的方法，旨在使用来自人类反馈的强化学习，增强基于自回归模型的零样本文本到语音（TTS）系统的鲁棒性。RIO 通过引入基于贝叶斯原理的逆向推断的新概念来评估没有人类注释的 TTS 系统生成的语音质量，从而选择用于 RLHF 的示例，从而引导后续的优化以提高 TTS 的鲁棒性。RIO...
逆向推断优化（RIO）是一种使用人类反馈的强化学习方法，提高零样本文本到语音系统的鲁棒性。RIO通过逆向推断评估TTS系统生成的语音质量，并选择用于优化的示例。RIO消除了奖励模型或成对偏好数据的需求，并提高了零样本TTS性能的稳定性。实验结果验证了RIO的有效性。
