本文介绍了多种文本到语音合成模型，如StyleSpeech、GenerSpeech和StyleTTS，强调它们在生成自然语音风格和提高合成质量方面的创新。同时，提出了Style-Talker框架，显著提升了对话生成的自然性和速度。

本文介绍了利用变分自编码器（VAE）实现语音合成模型的端到端学习，通过无监督方式学习发音风格的潜在表示。VAE学习到的风格表示具有解缠、缩放和组合等特性，使得风格控制变得容易。通过VAE的识别网络推断出风格表示，然后将其馈入TTS网络来引导语音合成中的风格，实现风格转移。采用多种技术避免KL散度崩溃。该模型在风格控制上表现良好，并在风格转移的ABX偏好测试中优于全局风格令牌（GST）模型。