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NaturalSpeech 3：基于分解编解码和扩散模型的零样本语音合成
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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
研究人员提出了一种新的TTS方法，结合了两种离散语音表示形式，并使用两个序列到序列任务解耦合。他们还引入了提示编码结构和持续时间扩散模型，以提高韵律表达和语义编码的能力。实验结果表明，这种方法优于基准方法。
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关键要点
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研究人员提出了一种新的TTS方法，结合了两种离散语音表示形式。
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该方法使用两个序列到序列任务解耦合，名为Diff-LM-Speech。
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Diff-LM-Speech在扩散模型的基础上，将语义嵌入建模为基于mel-spectrogram。
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引入了基于变分自动编码器和韵律瓶颈的提示编码结构，以提高提示表示能力。
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提出了Tetra-Diff-Speech，通过设计持续时间扩散模型实现多样化的韵律表达。
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Tri-Diff-Speech被提出以验证语义编码的必要性。
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实验结果表明，该方法优于基准方法。
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提供了一个包含音频样本的网站。
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