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1000 步合成效果对比

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4 步合成效果对比

2 步合成效果对比


在 50 步合成中,Bridge-TTS与基于扩散模型的方法的梅尔谱对比

前向过程:此研究在强信息先验和生成目标之间搭建了一种完全可解的薛定谔桥,支持灵活的前向过程选择,如对称式噪声策略: 、常数
,和非对称噪声策略:
、线性
,以及直接与扩散模型相对应的方差保持(VP)噪声策略。该方法发现在语音合成任务中非对称噪声策略:即线性
(gmax)和 VP 过程,相较于对称式噪声策略有更好的生成效果。
模型训练:该方法保持了扩散模型训练过程的多个优点,如单阶段、单模型、和单损失函数等。并且其对比了多种模型参数化(Model parameterization)的方式,即网络训练目标的选择,包括噪声预测(Noise)、生成目标预测(Data)、和对应于扩散模型中流匹配技术 [10,11] 的速度预测(Velocity)等。文章发现以生成目标,即梅尔谱为网络预测目标时,可以取得相对更佳的生成效果。
采样过程:得益于该研究中薛定谔桥完全可解的形式,对薛定谔桥对应的前 - 后向 SDE 系统进行变换,作者们得到了 Bridge SDE 和 Bridge ODE 用于推断。同时,由于直接模拟 Bridge SDE/ODE 推断速度较慢,为加快采样,该研究借助了扩散模型中常用的指数积分器 [12,13],给出了薛定谔桥的一阶 SDE 与 ODE 采样形式:
朱军教授
微软亚洲研究院首席研究经理谭旭
以上是薛定谔桥助力,清华朱军团队开发新型语音合成系统应对扩散挑战的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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