丹摩征文活动 |【AI落地应用实战】文本生成语音Parler-TTS + DAMODEL复现指南
传统的 TTS 模型在处理语音合成时，通常依赖大规模的语音数据集，并采用人类标注的音素、音节等细粒度信息。然而，这种方式存在标注过程耗时且昂贵和人工标注可能带有主观性和误差的问题为了解决这些问题，Dan Lyth和Simon King的研究论文提出使用自然语言的指导信息结合合成标注，使模型更好地理解
传统的 TTS 模型在处理语音合成时，通常依赖大规模的语音数据集，并采用人类标注的音素、音节等细粒度信息。然而，这种方式存在标注过程耗时且昂贵和人工标注可能带有主观性和误差的问题为了解决这些问题，Dan Lyth和Simon King的研究论文提出使用自然语言的指导信息结合合成标注，使模型更好地理解
