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ECTSpeech：通过轻松的一致性调整来增强高效的语音合成

Created by
  • Haebom

作者

朱涛、余银峰、王列军、孙富春、郑文东

ECTSpeech：单步语音合成的简单一致性调整

大纲

ECTSpeech 是一个简单有效的框架，通过将简易一致性调优 (ECT) 策略融入预训练的扩散模型，实现高质量的单步语音合成。ECT 策略降低了训练复杂度，而多尺度门控模块 (MSGate) 设计则增强了跨尺度的特征融合。在 LJSpeech 数据集上的实验表明，ECTSpeech 在单步采样下实现了与最佳方法相当的语音质量，同时显著降低了训练成本和复杂度。

Takeaways，Limitations

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Takeaways：
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提出了一种新颖的单步语音合成框架。
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使用 ECT 策略降低训练复杂性。
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通过 MSGate 模块改善声音质量。
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通过单步采样实现与传统方法相当的音质。
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Limitations：
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摘要中没有说明该研究的具体Limitations。
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本文仅展示 LJSpeech 数据集的实验结果，需要在其他数据集上进行性能验证。
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依赖于预先训练的扩散模型的性能。
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