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基于语言模型的具有可控自发行为的自发风格的文本语音合成
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文提出了一种半监督预训练方法，结合文本和语音信息，以检测自发行为标签并提升语音合成性能。研究开发了可控表达性语音合成模型FreeStyleTTS，支持从文本中检索风格。同时，提出了StyleTTS生成模型，利用自监督学习生成自然韵律的多样化语音，表现优于现有模型。整体目标是提升语音合成的表现和风格控制能力。
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关键要点
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提出了一种半监督预训练方法，结合文本和语音信息，检测自发行为标签。
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开发了可控表达性语音合成模型FreeStyleTTS，支持从文本中检索风格。
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提出了StyleTTS生成模型，利用自监督学习生成自然韵律的多样化语音，表现优于现有模型。
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通过序列对序列神经网络方法，学习潜在韵律空间，控制音调、音高和语音能量等特征。
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提出了一种新颖的生成模型，结合神经文本到语音技术和半监督概率潜变量模型，能够可靠地发现和控制语音属性。
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研究旨在使用生成型语言模型与TTS模型，提升语音合成表现，提供合适的发音特征。
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延伸问答
什么是FreeStyleTTS模型？
FreeStyleTTS是一个可控表达性语音合成模型，能够从文本中检索所需风格，具备最小人为注释的特点。
StyleTTS生成模型的主要特点是什么？
StyleTTS利用自监督学习生成自然韵律的多样化语音，表现优于现有模型，无需明确标记。
这项研究如何提升语音合成的表现？
研究通过结合生成型语言模型与TTS模型，提供合适的发音特征，以更好地表达不同的说话风格和对话语境。
半监督预训练方法的作用是什么？
半监督预训练方法结合文本和语音信息，检测自发行为标签，提升语音合成性能。
如何控制语音的音调和音高？
通过序列对序列神经网络方法，学习潜在韵律空间，控制音调、音高和语音能量等特征。
这项研究的创新点是什么？
研究提出了一种新颖的生成模型，结合神经文本到语音技术和半监督概率潜变量模型，能够可靠地发现和控制语音属性。
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