一篇新发表在 arXiv 上的研究论文探讨了连续潜在空间文本到语音（TTS）系统中说话人控制的细微差别。该研究题为“可解码性不等于可控性”，证明了高线性可解码性并不一定等同于因果可控性。研究人员发现，尽管像 VoxCPM2 这样的模型中的某些层在说话人识别方面保持高精度，但直接编辑这些状态并不能可靠地产生预期的目标说话人的声音。相反，在声学语言模型的早期阶段进行干预，在实现准确的说话人控制方面被证明更有效。 AI
影响 这项研究强调了 TTS 模型开发中的一个关键区别，表明当前的方法可能过分强调可解码性而牺牲了真正的可控性，这可能会影响未来的语音合成技术。
排序理由 发表在 arXiv 上的研究论文，详细介绍了 TTS 模型可控性的发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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