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RDSinger: 基于参考的扩散网络用于歌声合成
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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（DDMs）在语音合成中的应用日益增多，音频质量优异但语义能力尚不明确。研究表明，DDM的潜在空间蕴含丰富的语义信息，提出了一种新方法进行音频编辑，无需额外训练或架构调整。
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关键要点
- 噪声扩散模型（DDMs）在语音合成中的应用日益增多。
- DDM的音频质量出色，但其语义能力尚不明确。
- 控制合成语音的音色属性仍然具有挑战性。
- 研究探索了冻结TTS模型的潜在空间，该空间由DDM的降噪器的潜在瓶颈激活组成。
- 发现潜在空间包含丰富的语义信息。
- 提出了有监督和无监督的方法来找到语义方向。
- 演示了如何利用这些方法进行即插即用的音频编辑，无需进一步训练或架构更改。
- 提供了编辑音频的语义和声学质量的证据。
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