Sep, 2023

通过内容传递减少数据分布恢复步骤以加快扩散模型中的语音合成

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TL;DR通过使用扩散过程中前向时间步的不同输出作为目标，该论文提出了一种降低预测误差幅度、减少训练时间的方法，通过神经网络层逐步去噪最终生成清晰音频，该技术在时间效率和音频质量上超越了现有的先进工具并具有良好的泛化能力。
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发现论文，激发创造
  • 用于生成性语音增强的单步和少步扩散

    通过两阶段训练方法，我们解决了扩散模型在语音增强中的潜在问题，实现了与基准模型相当的性能，缩短了推理过程时间，并显著优于扩散基线模型。

    Sep, 2023

  • 使用线性扩散增强快速高质量语音合成

    本文提出了一种基于普通微分方程的线性扩散模型（LinDiff），其旨在实现快速推理和高采样质量，并通过基于补丁的处理方法来减少计算复杂性和实现嘈杂语音的有效全局建模，并使用对抗性训练进一步改善样本质量，并在 Mel - 声谱图上条件语音合成中进行测试，实验结果表明，即使只有一个扩散步骤，该模型也可以合成高质量的语音，而且在更快的合成速度下合成质量与自回归模型相媲美。

    Jun, 2023

  • TransFusion: 用多项式扩散转录语音

    本文旨在探究扩散模型用于语音识别的潜在性，提出了以预训练的语音特征为条件的扩散模型 TransFusion，并通过 LibriSpeech 语音识别基准测试展示了与现有高性能反差模型可比的性能。同时，我们提出了有效采样和译码多项式扩散模型的新技术。

    Oct, 2022

  • 使用双判别器对去噪扩散模型进行对抗训练的高保真多说话人 TTS

    通过在扩散模型中引入两个辨别器（扩散辨别器和频谱图辨别器），我们提出了一种音频合成模型，其在各项评估指标中均优于 FastSpeech2 和 DiffGAN-TTS，并通过结构相似性指数、梅尔倒谱失真、F0 均方根误差、短时客观可懂性、语音质量感知评估和主观平均意见得分等客观和主观度量对该模型进行了评估。

    Aug, 2023

  • 非去噪前向时间扩散

    该论文通过扩散过程进行生成模型，通过选择适当的扩散桥混合，构造了以所需数据分布为目标的扩散过程，并且通过新的训练目标，可以通过神经网络进行逼近。

    Dec, 2023

  • 并非所有步骤相等：高效生成与渐进传播模型

    提出了一种名为 Step-Adaptive Training 的创新训练策略，通过在初始阶段训练一个基础去噪模型来涵盖所有时间步长，然后将时间步长分成不同的组，在每个组内进行微调以实现专门的去噪能力，这种方法不仅提高了模型性能，还显著降低了计算成本。

    Dec, 2023

  • Diff-TTS: 一种文本到语音去噪扩散模型

    本文介绍了一种新型非自回归 TTS 模型 Diff-TTS，以噪声信号与扩散时间步长探索去噪扩散框架，同时引入基于可能性的 TTS 优化方法，利用加速采样方法提高波形合成速度，实验证明 Diff-TTS 单独搭载一枚 NVIDIA 2080Ti 显卡比实时生成快 28 倍，并且质量良好。

    Apr, 2021

  • 研究语音增强扩散模型的设计空间

    扩展图像生成文献中的扩散模型框架以适应语音增强任务，通过探究扩散模型的设计方面，如神经网络预处理、训练损失权重、随机微分方程和反向过程中注入的随机性量，证明了先前的扩散模型语音增强系统的性能并非归因于干净和嘈杂信号之间的渐进转化，并表明适当的预处理、训练损失权重、随机微分方程和采样器选择可以在感知度度量方面优于流行的扩散模型语音增强系统，并减少约四分之一的计算成本。

    Dec, 2023

  • 生成扩散模型的噪声估计

    本文提出一种简单而通用的学习方案，可针对任何给定步骤逐步调整噪声参数，从而显著提高类比扩散模型的综合结果。

    Apr, 2021

  • 音频修复的扩散模型

    基于扩散模型的音频修复算法在语音增强和音乐修复任务中表现出色，既具有可解释性又具有出色的音质性能。

    Feb, 2024