BriefGPT - AI 论文速递
·
促进的歌唱声音合成：通过自然语言提示实现可控
💡
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本文介绍了一种通过大规模数据集训练的文本到语音模型，展示了出色的语境学习能力和自然度。作者提出了一种可扩展的方法来标注说话人身份、风格和录音条件，并将其应用于一个45k小时的数据集上。实验结果表明，该模型在各种条件下都表现出色。
🎯
关键要点
- 通过大规模数据集训练的文本到语音模型展示了出色的语境学习能力和自然度。
- 传统模型对说话人身份和风格的控制依赖于参考语音录音，限制了创造性应用。
- 自然语言提示提供了一种直观的控制方法，但人工标注限制了扩展能力。
- 提出了一种可扩展的方法来标注说话人身份、风格和录音条件。
- 该方法应用于一个45k小时的数据集上，用于训练语音语言模型。
- 提出了增加音频保真度的简单方法，性能显著超越了最近的工作。
- 通过单一模型和自然语言条件，实现了高保真度的语音生成，表现出色。
➡️
