本文提出了 FloWaveNet，一种基于可逆流的生成模型，使用单阶段训练程序和单个最大似然损失函数，无需附加的辅助项，能实时高效地输出与先前两阶段并行模型相媲美的清晰音频

Nov, 2018

本文介绍了一种小型的 WaveFlow 产生式流，可以训练原始音频并合成高保真语音，只需几个步骤即可生成成千上万个时间步长的波形，并具有比 WaveGlow 小 15 倍的参数和 42.6 倍的音频合成速度。

Dec, 2019

本文介绍了基于小波变换的多尺度归一化流 Wavelet Flow，它具有低分辨率信号的显式表示和高分辨率信号的条件生成等多个优点，并在比特 / 维度标准测试中表现出与以前的归一化流相媲美的性能。

Oct, 2020

介绍了基于 normalizing flow 的强大而精确的噪声模型 Noise Flow，结合了基本参数噪声模型和神经网络的灵活性和表现力。与已有的噪声模型相比，Noise Flow 具有显著的改进，是第一次试图超越简单的参数模型，利用深度学习和数据驱动的噪声分布来建模和综合图像噪声。

Aug, 2019

本文提出了一种新型、基于图的生成模型 —— 图可逆正则流，并尝试将其应用于监督学习和非监督学习任务中，与其他自回归模型相比表现良好且更适合于并行计算架构。

May, 2019

该研究介绍了 WaveNet，一种用于生成原始音频波形的深度神经网络，该模型是完全概率的和自回归的，应用于文本到语音，产生了最先进的性能，用于模拟音乐，生成新颖且高度逼真的音乐片段，并可作为一种判别模型返回有希望的语素识别结果。

Sep, 2016

本文提出了 WaveGlow，这是一种基于流的网络，能够从 mel - 频谱生成高质量的语音，它基于 Glow 和 WaveNet 的理解，提供了快速、高效和高质量的音频合成，无需自回归，并使用单一的成本函数进行训练。我们的 PyTorch 实现在 NVIDIA V100 GPU 上以超过 500 千赫的速率产生音频样本，并具有与最佳公开可用的 WaveNet 实现一样好的音质，所有代码都将在网上公开发布。

Oct, 2018

本研究描述了一种序列到序列的神经网络，可以直接将文本输入转化为语音波形，具备较快的语音生成速度，而且不需要使用中间特征来实现。该模型使用自回归解码器循环与标准化流相结合，对输出波形进行建模，并能够处理长期依赖关系。实验证明，所提出的模型的语音生成质量接近最新的神经网络 TTS 系统，并具有明显的加速优势。

Nov, 2020

提出了一种基于 VAE 的生成模型，该模型联合训练了基于正则化流的潜在空间分布和到观察到的离散空间的随机映射，解决了直接对离散序列应用正则化流所面临的挑战，并具有可比拟的性能和流灵活性。

Jan, 2019

本文提出一种基于 WaveNet 的声码器 GlotNet，通过利用源 - 滤波器模型来更有效地训练具有有限资源的说话人独立音形生成器，实现跨多个说话人共享波形发生器模型，而且多测试显示该模型表现优于直接的 WaveNet 声码器。

Apr, 2018