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Alef Iury Siqueira Ferreira
Alef Iury Siqueira Ferreira
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CAL-MOS方法通过使用冻结的基础模型改进语音质量预测
研究人员开发了一种新颖的语音质量评估方法CAL-MOS，用于预测平均意见得分（MOS）。该方法解决了在语音基础模型（SFMs）中选择对MOS预测最有信息量的层这一挑战。通过在池化前使用每层适配器，CAL-MOS增强了多层融合的鲁棒性，并显著缩小了与完全微调相比的性能差距，同时保持SFM骨干模型冻结。
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新的TTS研究探索离散流匹配以提高效率
两篇新研究论文探讨了零样本文本到语音（TTS）技术的进展，重点关注离散流匹配技术。第一篇论文介绍了DiFlow-TTS，一个使用离散流匹配方法来平衡生成质量和推理效率的框架，解决了自回归和连续空间基于流的模型存在的局限性。第二篇论文《Mask, Sample, Revise》提出了一种用于离散流匹配TTS的推理时堆栈，在不显式使用持续时间预测器的情况下，增强了从神经编解码器令牌生成语音的控制力和鲁棒性。