突破音频质量障碍:引入 PeriodWave-Turbo 实现高效波形合成
原文中文,约1400字,阅读约需4分钟。发表于: 。在音频合成中实现高保真波形生成是一项重大挑战,特别是由于传统模型(如条件流匹配 (CFM))的推理时间较长,需要大量的常微分方程 (ODE) 步骤。虽然这些模型质量很好,但它们通常...
韩国研究人员开发了名为PeriodWave-Turbo的模型,旨在加快音频合成速度,保持音频质量。该模型通过简化步骤,减少了创建高保真音频所需的时间。使用预先训练的条件流匹配(CFM)模型和固定采样方法,只需2到4个步骤即可生成波形。PeriodWave-Turbo在LibriTTS数据集上获得高语音质量评估分数。通过加入重建损失和多周期多尺度判别器等技术,提高了音频质量和训练过程的稳定性。该模型为高保真波形生成提供了解决方案,并为实时音频应用带来了希望。