本研究提出DiTAR方法，结合语言模型与扩散变换器，有效解决了生成连续语音的计算负荷与效果问题，显著提高了生成效率，降低了计算需求，并在零样本语音生成中表现优异。

DiTAR: Diffusion Transformer Autoregressive Modeling for Speech Generation
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