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HierSpeech++：通过分层变分推断在语音的语义和声学表示之间建立联系以进行零样本语音合成
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究人员提出了两种新的TTS方法：Diff-LM-Speech和Tetra-Diff-Speech，前者使用mel-spectrogram和提示编码结构提高语义表示能力，后者通过持续时间扩散模型实现多样化的韵律表达。实验结果显示，这些方法优于基准方法。
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关键要点
- 研究人员提出了两种新的TTS方法：Diff-LM-Speech和Tetra-Diff-Speech。
- Diff-LM-Speech使用mel-spectrogram和提示编码结构提高语义表示能力。
- Tetra-Diff-Speech通过持续时间扩散模型实现多样化的韵律表达。
- 实验结果显示，这些方法优于基准方法。
- 研究还提出了Tri-Diff-Speech以验证语义编码的必要性。
- 提供了一个包含音频样本的网站。
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