该文介绍了一种增强预训练文本转音频模型可控性的新方法，通过时间戳、语调曲线和能量曲线等额外条件实现对生成音频的时间顺序、音高和能量的精细控制。作者整合了现有数据集，使用评估指标评估可控性能，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。

该文介绍了一种增强预训练文本转音频模型可控性的新方法，通过时间戳、语调曲线和能量曲线等额外条件实现对生成音频的时间顺序、音高和能量的精细控制。作者整合了现有数据集，使用评估指标评估可控性能，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。

该文介绍了一种增强预训练文本转音频模型可控性的新模型，通过时间戳、语调曲线和能量曲线等额外条件实现对生成音频的时间顺序、音高和能量的精细控制。作者整合数据集，使用评估指标评估可控性能，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。

该文介绍了一种通过添加额外条件增强预训练文本转音频模型可控性的新模型。作者整合数据集并使用评估指标评估模型性能，结果表明该模型成功实现了细粒度控制和可控的音频生成。