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StyleSpeech: 参数高效的预训练可控文本到语音微调
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原文中文，约1300字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了多种文本到语音合成模型，如StyleSpeech、GenerSpeech和StyleTTS，强调它们在生成自然语音风格和提高合成质量方面的创新。同时，提出了Style-Talker框架，显著提升了对话生成的自然性和速度。
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关键要点
- 提出了一种名为“Text-Predicted Global Style Token”的结构，能够通过文本预测生成带有语音样式的合成语音，无需显式标签。
- StyleSpeech模型使用Style-Adaptive Layer Normalization和Meta-StyleSpeech技术，在短时音频样本下高质量合成目标人物语音风格的语音。
- GenerSpeech模型具有高保真的零样式迁移能力，能够提高模型的泛化能力。
- StyleTTS模型通过自监督学习生成具有自然韵律的多样化语音，在评估中优于最先进的模型。
- Grad-StyleSpeech方法基于扩散模型，能够在短时间内生成声音相似度高的自适应语音合成。
- StyleTTS2模型结合样式扩散和对抗训练技术，实现人类级的文本转语音合成。
- 提出的自我监督式风格增强方法有效提高有声读物合成中语音的自然度和表现力。
- StyleChat框架通过记忆和多任务学习策略解决风格化对话生成中的数据偏差问题。
- StyleMoE方法通过专家处理风格编码器的嵌入空间，提升风格转换语音合成模型的性能。
- Style-Talker框架通过微调音频语言模型与风格化文本到语音模型，显著提高对话的自然性和速度。
❓
延伸问答
StyleSpeech模型的主要特点是什么？
StyleSpeech模型使用Style-Adaptive Layer Normalization和Meta-StyleSpeech技术，能够在短时音频样本下高质量合成目标人物的语音风格。
GenerSpeech模型如何提高语音合成的泛化能力？
GenerSpeech模型通过将语音变化分解为样式不可知和样式特定部分，具备高保真的零样式迁移能力，从而提高模型的泛化能力。
StyleTTS模型的创新之处在哪里？
StyleTTS模型通过自监督学习生成具有自然韵律的多样化语音，在评估中优于最先进的模型，且无需明确标记。
Grad-StyleSpeech方法的优势是什么？
Grad-StyleSpeech方法基于扩散模型，能够在短时间内生成声音相似度高的自适应语音合成，显著优于最新的语音合成基线。
Style-Talker框架如何改善对话生成的自然性？
Style-Talker框架通过微调音频语言模型与风格化文本到语音模型，显著提高对话的自然性和速度，实验结果显示其优于传统模型。
StyleMoE方法在风格转换语音合成中有什么贡献？
StyleMoE方法通过将风格编码器的嵌入空间划分为可处理的子集，由专家处理，提升了风格转换语音合成模型的性能。
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