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DMDSpeech: 通过直接度量优化超越教师的零 shot 语音合成的蒸馏扩散模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
噪声扩散模型在语音合成中应用增加，尽管音质高，但语义和音色控制仍有挑战。研究发现TTS模型的潜在空间有丰富语义信息，提出新方法在此空间中找到语义方向，实现无需额外训练的音频编辑，提升语义和声学质量。
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关键要点
- 噪声扩散模型在语音合成中的应用日益增多。
- 尽管音质出色，但语义能力和音色控制仍然具有挑战性。
- 研究发现TTS模型的潜在空间包含丰富的语义信息。
- 提出新方法在潜在空间中找到语义方向，包括有监督和无监督的方法。
- 演示了如何进行即插即用的音频编辑，无需额外训练或架构更改。
- 提供了编辑音频的语义和声学质量的证据。
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