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NCMMSC 2026 | DiTAR+:针对自回归扩散TTS模型的双重优化

西工大ASLP@NPU提出DiTAR+,针对连续表征自回归扩散语音合成中的长语音说话人漂移和复杂文本语义幻觉问题,设计扩张上下文采样(DCS)与分层声学掩码(HAM)双重优化。DCS扩展历史感受野,HAM先语义后声学。实验显示复杂中文WER从12.478%降至9.893%,长语音WER从2.778%降至2.173%,说话人相似度提升。

NCMMSC 2026 | DiTAR+:针对自回归扩散TTS模型的双重优化

实时互动网 实时互动网 · 2026-10-12T07:02:48Z
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