CosyVoice模型论文笔记

CosyVoice: A Scalable Multilingual Zero-shot Text-to-speech Synthesizer based on Supervised Semantic Tokens论文读后记录

论文贡献

①我们首次将有监督的语音令牌集成到TTS模型中,增强了零样本语音克隆中的内容一致性和说话人相似性。

②我们提出了一个可扩展的零样本TTS合成系统CosyVoice,它将用于文本到令牌生成的LLM与用于令牌到语音合成的条件流匹配模型相结合,无需额外的音素化器和强制对齐器。

③为了进一步细化生成语音的质量,我们将x向量融入LLM,将语音建模分离为语义、说话人和韵律成分。LLM模型对语义内容和韵律进行建模,而条件流匹配模型捕捉音色和环境信息。我们使用无分类器引导、余弦调度器和屏蔽条件等技术来优化流匹配过程。

相关推荐
mys551820 分钟前
杨建允:企业应对AI搜索趋势的实操策略
人工智能·geo·ai搜索优化·ai引擎优化
小毅&Nora22 分钟前
【人工智能】【深度学习】 ⑦ 从零开始AI学习路径:从Python到大模型的实战指南
人工智能·深度学习·学习
牛阿大24 分钟前
关于前馈神经网络
人工智能·深度学习·神经网络
2的n次方_27 分钟前
从0到1打造专属数字人:魔珐星云SDK接入实战演示
人工智能·具身智能·魔珐星云
roman_日积跬步-终至千里30 分钟前
【模式识别与机器学习】机器学习练习题集 - 答案与解析
人工智能·机器学习
爱思德学术38 分钟前
中国计算机学会(CCF)推荐学术会议-C(人工智能):KSEM 2026
人工智能·知识图谱·知识工程·知识科学
玖日大大1 小时前
英伟达 AI 芯片:架构演进与智能时代的算力基石
人工智能·架构
中国云报1 小时前
从单一算力到融合基础设施:中国电子云重构AI时代算力版图
人工智能·重构
一点 内容1 小时前
用户体验与商业化的两难:Chatbots的广告承载困境分析
人工智能·经验分享
白日做梦Q1 小时前
深度学习与机器学习的3个关键区别
人工智能·深度学习·机器学习