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Wanli Sun
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为能量模型 TTS 提出新的训练标准
研究人员为基于能量的文本到语音（TTS）模型引入了一种新颖的训练标准，旨在提高一阶优化方案的性能。这种新方法与现有的噪声对比估计（NCE）和切片评分匹配（SSM）等技术形成对比，这些技术通常与扩散模型一起使用。提出的标准侧重于学习与一阶优化更兼容的评分，这是这些模型高效推理的关键方面。进行了实验以比较这种新方法与既有方法的效果。
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新的基于能量的模型为高效语音合成提供了替代方案
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。