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微软NaturalSpeech2来了基于扩散模型的语音合成

于近期发布的新一代语音合成大模型 NaturalSpeech 2，经历了上万小时、多说话人的语音数据集训练，并采用了 zero-shot（预测时只提供几秒钟的目标示例语

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1、在以下问题上有研究,但不仅限于此(作为主要作者发表过Interspeech, ICASSP等论文): (1)语音识别 (2)语言模型 (3)语音合成 (4)唤醒检测 (5)静音检测 (6)降噪

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第一期ICASSP2023论文预讲会

ICASSP 2023 论文预讲会第一期邀请到清华大学语音与音频技术实验室（THUsatlab）做本次会议的专场分享，欢迎大家观看。 实验室概况 语音与音频技术实

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然而,为了产生这种高质量的语音,大多数TTS系统都依赖于大型且复杂的神经网络模型 语音合成论文优选:Continual Speaker Adaptation for Text-to-Speech Synthesis 声明:语音合成论文优选系列主要分

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ICASSP2023

近日,语音技术领域最具影响力的顶级国际会议ICASSP 2023发出审稿结果通知,科大讯飞研究院智能语音团队与联合实验室共有15篇论文被会议被接收,方向涵盖了语音识别、语音合成、语音增

歌声合成论文汇总歌声合成技术

摘要 ：歌唱声音合成（SVS）是从给定的乐谱中用计算机产生类似人类的歌唱声音。 为了有效地实现端到端的SVS，本文采用了为高质量语音和歌唱声合成而建立