NU-Wave 2 模型是一种扩散模型，可以从不同采样率的输入产生 48KHz 音频信号，这个模型使用了短时傅里叶卷积和带宽谱特征变换方式来生成谐波，可以在不需要为每一对采样率都进行训练的情况下，生成高分辨率音频信号。

Jun, 2022

本文介绍了 DiffWave，这是一种用于条件和非条件波形生成的多功能扩散概率模型。该模型高效地通过 Markov 链将白噪声信号转化为结构化波形，并通过特定的数据似然变分界限进行优化训练。DiffWave 在各种波形生成任务中均能生成高保真度音频，并在音频质量方面显著优于其他自回归和 GAN-based 波形模型。

Sep, 2020

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

该研究介绍了一种新的音频处理技术，利用深度卷积神经网络提高音频的采样率，通过类似于图像超分辨率的过程，在测试过程中预测低分辨率信号中缺失的样本。该方法在实验中无需专门的音频处理技术，能够表现出更好的表现，显示出其在电话、压缩和文本转语音生成中的实用性

Aug, 2017

本文提出了一种基于 Wave-U-Net 的新颖的时域音源分离结构，在处理长时间序列信号时取得了较好的分离效果，并通过改进输出层和追溯预测框架等结构进行优化，同时揭示了当前 SDR 指标存在的问题并提出了改进方案。

Jun, 2018

本文针对顺序模型中高效采样的问题，提出了一种基于 WaveRNN 和权重修剪和子缩放 WaveRNN 的通用技术，可以在保持高输出质量的同时提高采样速度。

Feb, 2018

本研究提出了一种基于 WaveNet 风格自编码器的新型音频模型，进一步介绍了一个规模较大质量较高的音乐数据集 NSynth。使用 NSynth 数据集，我们证明 WaveNet 自编码器比使用频谱自编码器基线的性能有显著提高，同时演示了该模型学习嵌入的能力，实现了在音色上的差值并创造了新类型的逼真和有表现力的声音。

Apr, 2017

该研究提出了一种非自回归神经源滤波波形模型，它可以直接使用基于光谱的训练准则和随机梯度下降方法进行训练，并生成至少比 AR WaveNet 快 100 倍的波形，生成的合成语音质量与 AR WaveNet 的语音生成质量接近，其中正弦波激励信号和基于光谱的训练准则对该模型的表现均至关重要。

Oct, 2018

该论文研究了扩散模型在音频生成方面的应用，提出了多种模型来满足音频生成的多方面需求，并通过简化工具库加速实时推理。

Jan, 2023

提出了一种不需要自回归或逆自回归的神经源 - 滤波器 (NSF) 波形建模框架，该框架比 WaveNet 等传统自回归模型具有更快的波形生成速度，并且所生成的合成语音质量至少与 WaveNet 相当。

Apr, 2019