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English(EN) DriftTTS: Few-Step Text-to-Speech Without Distillation via Distribution-Matching Drift

DriftTTS：新型文本到语音模型无需蒸馏即可实现高质量合成

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了 DriftTTS，这是一种新颖的少样本文本到语音模型，无需依赖预训练教师模型蒸馏或对抗性判别即可实现具有竞争力的合成质量。该模型在梅尔域特征空间中利用分布匹配漂移目标，并使用 on-policy rollout 进行训练。在 LJSpeech 数据集上，DriftTTS 在 MCD 和 WER 方面表现出色，并且在盲听测试中，其 MOS 分数可与真实数据媲美，优于 Matcha-TTS。 AI

影响 这项研究为少样本 TTS 合成提供了一种新方法，有望降低计算需求和训练复杂性。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍新模型发布的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Mohammad Nur Hossain Khan, Subrata Biswas, Bashima Islam ·

    DriftTTS：无需蒸馏的少样本文本到语音，通过分布匹配漂移实现

    arXiv:2610.03390v1 Announce Type: cross Abstract: Few-step neural text-to-speech models often rely on short- ened diffusion or flow-matching schedules, or on distillation from pretrained multi-step teachers. To avoid these depen- dencies, we present DriftTTS, a few-step mel-spect…

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