VALL-E 2 的技术优势,可以为人工智能向善的场景做出贡献,例如为失语症患者或肌萎缩侧索硬化症的患者生成语音等。 注:VALL-E 2 是一个纯粹的研究项目,目前没有计划纳入产品或向公众开放。VALL-E 2 可以合成保持说话者音色的语音,可用于教育学习、娱乐、新闻、自创内容、无障碍功能、互动语音应答系统、翻译、聊天...
VALL-E 2 的技术优势,可以为人工智能向善的场景做出贡献,例如为失语症患者或肌萎缩侧索硬化症的患者生成语音等。 注:VALL-E 2 是一个纯粹的研究项目,目前没有计划纳入产品或向公众开放。VALL-E 2 可以合成保持说话者音色的语音,可用于教育学习、娱乐、新闻、自创内容、无障碍功能、互动语音应答系统、翻译、聊天...
01微软发布了零样本的文本到语音(TTS)模型VALLE-2,标志着第一个在合成语音稳健性、相似度、自然程度等方面达到人类水平的文本到语音模型。 02VALL-E 2模型采用重复感知采样和分组代码建模两方面的关键创新,提高了模型的稳定性和效率。 03由于VALL-E 2仅需要简单的语音-转录文本数据进行训练,大大简化了数据的收集、...
【新智元导读】继去年初的第一代VALL-E模型之后,微软最近又上新了VALL-E 2模型,标志着第一个在合成语音稳健性、相似度、自然程度等方面达到人类水平的文本到语音模型。 最近,微软发布了零样本的文本到语音(TTS)模型VALLE-2,首次实现了与人类同等的水平,可以说是TTS领域里程碑式的进展。 论文地址:https://arxiv...
VALL-E 2 is the latest advancement in neural codec language models that marks a milestone in zero-shot text-to-speech synthesis (TTS),achieving human parity for the first time. Building upon the foundation laid by its predecessor, VALL-E, the new iteration introduces two significant enhancements...
基于这些之前的工作,VALL-E 2包含两方面的关键创新:重复感知采样(repetition aware sampling)和分组代码建模(grouped code modeling)。 重复感知采样是对VALL-E中随机采样的改进,能够自适应地采用随机采样或者核采样(nucleus sampling),选择的依据是曾经的token重复,因此有效缓解了VALL-E的无限循环问题,大大增强解码稳定...
继去年初的第一代 VALL-E 模型之后,微软最近又上新了 VALL-E 2 模型,标志着第一个在合成语音稳健性、相似度、自然程度等方面达到人类水平的文本到语音模型。 最近,微软发布了零样本的文本到语音(TTS)模型 VALLE-2,首次实现了与人类同等的水平,可以说是 TTS 领域里程碑式的进展。
【新智元导读】继去年初的第一代VALL-E模型之后,微软最近又上新了VALL-E 2模型,标志着第一个在合成语音稳健性、相似度、自然程度等方面达到人类水平的文本到语音模型。 最近,微软发布了零样本的文本到语音(TTS)模型VALLE-2,首次实现了与人类同等的水平,可以说是TTS领域里程碑式的进展。
微软近日推出了全新的零样本文本到语音(TTS)模型——VALL-E 2。该模型实现了与人类语音相媲美的效果,堪称 TTS 领域的重大突破。VALL-E 2 能够在没有任何先前样本的情况下,精确模拟目标语音,使其在生成语音克隆时几乎无法与真人区分。这一进展让 DeepFake 语音技术达到了新的高度,未来或将在多个领域广泛应用。
简介:【8月更文挑战第10天】微软的VALL-E 2模型标志零样本语音合成新高度,通过重复感知采样与分组编码建模,显著提升语音合成的稳定性与效率。在LibriSpeech等数据集上,VALL-E 2的语音自然度与说话者相似度超越前代和其他系统,达到人类水平。然而,其卓越性能也引发了潜在滥用风险的关注。尽管如此,VALL-E 2在辅助沟...