Mega-TTS 2: Zero-Shot Text-to-Speech with Arbitrary Length Speech Prompts https://arxiv.org/abs/2307.07218 论文介绍本文延续了 Mega-TTS 的思想，仍然是认为 TTS 认为需要利用上语音信号的先验信息（内容、音色、韵律、相位是不同的特性，分别设计模块来建模）...

Mega-TTS Zero-Shot Text-to-Speech at Scale with Intrinsic Inductive Bias https://arxiv.org/abs/2306.03509 论文介绍目前对于零样本 TTS 任务，扩充训练的数据量能够达到更强的音色和风格泛化性。近期涌现的方案主要是：将语音编码为离散化的 codec 表征，再基于自回...

音频生成（Audio Generation）是最近非常热门的方向，是AIGC的具体应用之一。相比于语音，音频包含的意义更广泛，不仅包含语音识别/语音合成所针对的人说话声，还包括音乐声、环境声、动物声等各种各样的声音。 本文介绍 2022 年 9 月份 Google 提出的 AudioLM，将语言建模的思想应用在音频生成任务上，能够生成高质量的音频，并保持音频长时间范围的连...

Least Squares Generative Adversarial Networks ICCV 2017 pdf 本文实际上是对原始 GAN 论文的改进，主要从 GAN 的损失函数角度进行了改进，将 GAN 的判别器的损失函数从 sigmoid 交叉熵，修改为了回归模型使用最小平方误差。改进虽小，但是效果很好，后续 TTS 领域基于 GAN 的声码器，不少都是在...

Improved Techniques for Training GANs NeurIPS 2016 pdf 在 GAN 的工作的基础上，本论文提出了 GAN 训练不稳定且难收敛的问题。训练 GAN 的过程相当于是寻找非凸博弈中的纳什均衡点；但 GAN 的训练方法一般是梯度下降，求解使得代价函数最小的模型参数，而不是直接寻找纳什均衡点，所以可能会存在模型不收敛的现象。...

生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Nets）是 Yoshua Bengio 团队在 2014 年提出的，一作是 Ian Goodfellow。Yoshua Bengio 团队坚持认为：深度学习的目标是发现更丰富、更加层次化的模型，能够用来表示各种数据的概率分布。2014 年时，深度学习方法在判别式模型方面已经有很多突出的成果，用于将高维输...