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多条件扩散模型的音频生成
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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
该研究提出了一种新的模型，通过添加时间戳、语调曲线和能量曲线作为文本的补充，增强了预训练文本转音频模型的可控性。该模型能够精细控制生成音频的时间顺序、音高和能量。实验结果表明，该模型成功实现了细粒度控制，实现了可控的音频生成。
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关键要点
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该研究提出了一种新的模型，增强了预训练文本转音频模型的可控性。
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模型通过添加时间戳、语调曲线和能量曲线作为文本的补充，实现了对生成音频的精细控制。
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使用可训练的控制条件编码器和融合网络，保持预训练模型权重不变。
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整合现有数据集，创建了一个包含音频和相应条件的新数据集。
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使用一系列评估指标来评估模型的可控性能。
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实验结果表明，模型成功实现了细粒度控制和可控的音频生成。
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