English(EN) Energy-Based Models For Speech Synthesis

新的基于能量的模型为高效语音合成提供了替代方案

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-15 04:00

研究人员推出了一种新型的非自回归语音合成模型，称为基于能量的模型（EBM）。该方法利用噪声对比估计进行训练，并探索了生成有效负样本的各种策略，包括使用高性能的自回归模型。论文还详细介绍了如何使用 Langevin Markov Chain Monte-Carlo (MCMC) 从 EBM 中进行采样，并将 EBM 与扩散模型进行了类比。在 LJSpeech 数据集上的实验结果表明，这种新颖的 EBM 方法优于 Tacotron 2。 AI

影响引入了一种新颖的基于能量的模型架构用于语音合成，与自回归模型相比，可能提高了推理效率。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Wanli Sun, Zehai Tu, Anton Ragni · 2026-10-15 04:00

用于语音合成的基于能量的模型

arXiv:2310.12765v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Recently there has been a lot of interest in non-autoregressive (non-AR) models for speech synthesis, such as FastSpeech 2 and diffusion models. Unlike AR models, these models do not have autoregressive dependencies among …

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