通过结合两种离散语音表示形式并使用两个序列到序列任务解耦合 TTS，最近在对可以以最低限度的监督进行训练的 TTS 方法中产生了越来越大的兴趣。我们提出了 Diff-LM-Speech，它在扩散模型的基础上将语义嵌入建模为基于 mel-spectrogram，并引入了基于变分自动编码器和韵律瓶颈的提示编码结构，以提高提示表示能力。我们还提出了 Tetra-Diff-Speech，通过设计一个持续时间扩散模型来实现多样化的韵律表达。同时，我们提出了 Tri-Diff-Speech 来验证语义编码的必要性。实验结果表明，我们的方法优于基准方法。我们提供了一个包含音频样本的网站。

Jul, 2023

我们提出了一种声学增强的语言建模方法，通过使用语音单元预测中的错误积累来改善 TTS 模型的性能，通过自我监督表示来作为自回归语言模型的训练目标，并采用非自回归模型来预测包含细粒度声学细节的离散声学编解码器，以减少非自回归训练中的错误传播，客观和主观评估验证了我们提出方法的有效性。

Jun, 2024

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

本文提出一种新颖的生成模型，它将最先进的神经文本到语音技术和半监督概率潜变量模型相结合。通过对某些潜变量进行部分监督，我们能够强制它们具有一致和可解释的特征，这在纯无监督的文本到语音模型中过去是不可能的。我们证明了我们的模型能够可靠地发现和控制语音的重要属性（例如情感和语速），即使只监督 1％（30 分钟）。在这样低的监督水平下，我们观察不到合成质量与最先进的基线水平相比的下降。

Oct, 2019

本研究提出了一种零样本文本转语音模型，使用自监督学习获取的语音表示模型进行条件控制，并引入了声学特征和音素持续时间预测器的分离调制以提高重现性能和语音转换效果。

Apr, 2023

本文提出了一种基于 TTS 的数据增强方法，用于改进非自回归 TTS 系统的质量，实验表明该方法显著提高了非自回归 TTS 系统的质量。

Oct, 2020

本文提出了一种半监督的训练框架来提高 Tacotron 数据效率，通过利用大量的公开文本和语音语料库的文本和声学知识，该框架使 Tacotron 能够使用不到半小时的配对训练数据生成可理解的语音。

Aug, 2018

本文对音频扩散模型进行了调查，针对文本转语音和语音增强这两个活跃任务，它将方法分为三类，即声学模型、波导合成和端到端框架，并通过添加或去除特定信号将各种语音增强任务进行分类，最后进行实验结果比较和讨论。

Mar, 2023

通过引入连续时间扩散模型，CM-TTS 在不需要对抗训练或预训练模型依赖的情况下，在较少的步骤中实现了高质量的语音合成，通过动态概率设计加权采样器来确保整个训练过程的无偏学习。实验证实了 CM-TTS 相对于现有的单步语音合成系统的卓越性能，代表了该领域的重大进展。

Mar, 2024

本研究提出了一种基于 Transformer 模型、并行生成梅尔频谱的快速语音合成模型 FastSpeech，它在语音质量、稳定性、可控性和速度方面均具备相应优点。

May, 2019