此外,在测量提示语和生成的语音之间的说话者相似性时,SPEAR-TTS获得了0.56的余弦相似度,接近于VALL-E(Wang等人,2023)报告的分数,明显高于YourTTS(Casanova等人,2022)的分数(分别为0.58和0.34)。 对语音自然度的主观评价显示,即使在96×更少的平行数据(MOS 4.96 vs. 2.11)上训练,SPEAR-TTS的质量也明显高于强大的...
谷歌使用超过100,000小时的口语对话数据上训练SoundStorm，并使用调整后的SPEAR-TTS模型用于生成语义Token。
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