StyleTTS 2 是一款创新的文本转语音（TTS）模型，通过使用样式扩散和大规模语音语言模型（SLM）的对抗训练，实现了接近人类水平的TTS合成。以下是StyleTTS 2在技术上的几个关键点和其在性能上的突出表现：
技术重点
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样式扩散（Style Diffusion）：
StyleTTS 2 将语音样式建模为一个潜在随机变量，并通过概率扩散模型进行采样。这种方法使得模型能够高效地合成高度真实的语音，而无需参考音频。这不仅提高了模型的生成速度，还保持了扩散模型带来的多样化语音合成能力 。 -
大规模预训练语音语言模型（SLM）：
StyleTTS 2 利用了诸如Wav2Vec 2.0、HuBERT和WavLM等大规模预训练的语音语言模型作为判别器，结合新颖的可微分持续时间建模方法进行端到端训练。这种方法通过SLM的表示来增强合成语音的自然度，从而将大规模SLM的知识迁移到语音生成任务中 。 -
端到端（E2E）训练：
StyleTTS 2 采用端到端的训练过程，同时优化所有组件，避免了传统的需要预训练声码器将mel谱图转换为波形的过程。这种方式使得整个模型的训练和推理更加高效 。 -
差异化的持续时间建模：
使用可微分的持续时间建模，StyleTTS 2 能够更加准确地控制语音的节奏和韵律，这对于生成自然和流畅的语音至关重要 。
性能优势
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