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DiTTo-TTS：高效可扩展的零样本文本到语音系统基于扩散 Transformer
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原文中文，约1700字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新型文本转语音系统，结合神经音频编解码器和扩散模型，实现高质量语音合成。实验结果显示，该系统在音质、鲁棒性和音色相似度方面显著优于传统TTS系统，并支持零样本歌唱合成。通过优化模型结构和引入新技术，提升了生成速度和音频质量，展示了扩散模型在语音合成中的潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种新型文本转语音系统，结合神经音频编解码器和扩散模型。
- 该系统在音质、鲁棒性和音色相似度方面显著优于传统TTS系统。
- 系统支持零样本歌唱合成，通过优化模型结构和引入新技术提升生成速度和音频质量。
- 实验结果展示了扩散模型在语音合成中的潜力。
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延伸问答
DiTTo-TTS系统的主要创新点是什么？
DiTTo-TTS系统结合了神经音频编解码器和扩散模型，实现高质量语音合成，并支持零样本歌唱合成。
DiTTo-TTS系统在音质方面的表现如何？
该系统在音质、鲁棒性和音色相似度方面显著优于传统的文本转语音系统。
如何实现零样本歌唱合成？
DiTTo-TTS系统通过只提供语音提示来实现新的零样本歌唱合成。
该系统的生成速度如何？
通过优化模型结构和引入新技术，DiTTo-TTS系统提升了生成速度和音频质量。
扩散模型在语音合成中的潜力如何？
实验结果展示了扩散模型在语音合成中的潜力，尤其是在音质和鲁棒性方面的优势。
DiTTo-TTS系统与传统TTS系统相比有哪些优势？
DiTTo-TTS系统在音质、鲁棒性和音色相似度方面显著优于传统TTS系统，并支持零样本合成。
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