研究人员开发了一种方法，使大语言模型（LLM）能够生成更适合文本转语音（TTS）系统的文本。该方法将问题构建为偏好对齐任务，旨在直接优化 LLM 以实现口语化输出，而不是依赖于生成后的重写。研究引入了新的数据集和评估套件，包括启发式指标、TTS 到 ASR 的管道以及人类听力研究。实验表明，特征感知采样与调优（FaST）框架在 TTS 友好性和有用性之间提供了最佳平衡。 AI
影响 提高了 LLM 生成语音的自然度和可用性，可能增强语音助手和音频内容创作。
排序理由 学术论文，详细介绍了一种对齐 LLM 的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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