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能量模型被引入非自回归语音合成

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AI 综述

Wanli Sun 等作者发表论文,将能量模型(EBM)引入非自回归语音合成。论文提出用噪声对比估计训练 EBM,并给出利用高性能自回归模型生成有效负样本的多种策略;采样采用 Langevin MCMC,由此建立 EBM 与扩散模型的联系。 在 LJSpeech 数据集上,该方法相较 Tacotron 2 取得改进。论文称,这扩展了可用的非自回归模型类型。

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最新进展10月15日 12:00
基于能量的模型用于语音合成

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月15日
  1. arXiv cs.LG
    基于能量的模型用于语音合成

    论文将能量模型(EBM)引入非自回归语音合成,提出用噪声对比估计训练 EBM,并给出利用高性能 AR 模型生成有效负样本的多种策略。采样采用 Langevin MCMC,从而建立 EBM 与扩散模型的联系。在 LJSpeech 数据集上,该方法相较 Tacotron 2 取得改进。

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