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鲁棒零样本文本转语音合成与逆向推导优化
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
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逆向推断优化（RIO）是一种使用人类反馈的强化学习方法。
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RIO旨在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。
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RIO通过引入基于贝叶斯原理的逆向推断来评估TTS系统生成的语音质量。
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RIO消除了对奖励模型或成对偏好数据的需求。
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RIO显著提高了零样本TTS性能的稳定性。
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实验结果表明，RIO有效改善了主观和客观指标，如平均意见分、词错误率和说话人相似性。
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RIO几乎将错误输出的发生率降为零，表现出与使用真实语音作为提示时相媲美的稳健性。
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