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English(EN) End-to-End Training for Discrete Token LLM based TTS System

端到端训练统一TTS组件,提升语音生成效果

研究人员开发了一种新颖的、基于离散Token的大语言模型(LLM)的语音合成(TTS)系统的端到端训练框架。与之前独立训练的级联系统不同,该方法统一了语音分词器、LLM、流匹配模型和奖励模型的训练。联合优化鼓励离散语音Token空间更好地捕捉声学和语义信息,从而改善TTS生成效果。实验表明,这种端到端方法在Seed-TTS-Eval基准测试上取得了最先进的成果,并且使用的LLM规模显著减小。 AI

影响 这种统一的训练方法有望带来更高效、更高质量的语音合成模型。

排序理由 该集群包含一篇学术论文,详细介绍了训练TTS系统的新方法。[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) · Changfeng Gao, Yong Ren, Jun Yuan, Ye Bai, Zhao You, ShiDong Shang ·

    基于离散Token的LLM端到端训练TTS系统

    arXiv:2606.09234v1 Announce Type: cross Abstract: Recent state-of-the-art (SOTA) text-to-speech (TTS) systems typically adopt a cascaded pipeline consisting of a speech tokenizer, an autoregressive large language model (LLM), and a diffusion based flow-matching (FM) model, with t…