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Seed-TTS是由字节跳动推出的一系列大规模自回归文本到语音(TTS)模型,能够生成与人类语音难以区分的语音。它在语音上下文学习、说话人相似度和自然度方面表现出色,通过微调可进一步提升主观评分。Seed-TTS还提供了对情感等语音属性的优越控制能力,并能生成高度表达性和多样性的语音。此外,提出了一种自蒸馏方法用于语音分解,以及一种增强模型鲁棒性、说话人相似度和控制性的强化学习方法。还展示了Seed-TTS模型的非自回归(NAR)变体Seed-TTSDiT,它采用完全基于扩散的架构,不依赖于预先估计的音素持续时间,通过端到端处理进行语音生成。
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