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随着科技的飞速发展，机器学习已经在诸多领域取得了重大突破。特别是生成模型技术，其以文本、视觉和音频等形式在多个应用中展现出显著的发展。其中，语音生成作为人机交互的重要手段，正逐渐改变着我们的生活和工作方式。 在语音生成领域，零样本文本转语音（TTS）技术是近年来备受关注的研究热点。它旨在将文本源转换为具有特定说话者语音质量和说话方式的语音，而仅使用目标说话者的一小段音频片段作为输入。早期的固定维度扬声器嵌入方法为零样本TTS提供了一种解决方案，但这种方法在支持说话者克隆功能和TTS使用方面存在局限性。
然而，随着技术的不断进步，当前的生成模型已经突破了这些限制。这些模型不仅在零样本TTS方面表现出色，还扩展了语音生成的应用范围，包括语音转换和语音编辑等新功能。这种增强的适应性为语音生成模型的应用提供了更多可能性。尽管当前生成模型在处理基于音频文本的语音生成任务时仍存在一些限制，但它们为未来的研究奠定了坚实的基础。 除了传统的回归模型外，神经编解码器语言模型也成为了语音生成领域的研究热点。SpeechX就是一个典型的例子。它使用经过文本和声学标记流训练的神经编解码器语言模型来执行各种基于音频文本的语音生成任务。这些任务包括噪声抑制、语音去除、目标说话人提取、零样本TTS、干净语音编辑和嘈杂语音编辑等。对于某些任务，甚至不需要文本输入。
SpeechX采用语言建模方法，根据文本和声学输入生成神经编解码器模型的代码或声学标记。为了能够处理不同的任务，它在多任务学习设置中合并了额外的令牌，这些令牌共同指定要执行的任务。这种设计使得SpeechX能够灵活地适应各种语音生成任务。 实验结果表明，使用LibriLight的60K小时语音数据作为训练集的SpeechX表现出色。在各种任务中，与专家模型相比，它展现出可比或优越的性能。更值得一提的是，SpeechX还展示了一些新颖或扩展的功能，例如在语音编辑期间保留背景声音以及利用参考转录进行噪声抑制和目标说话人提取。
这些成果证明了基于音频文本的生成语音模型在集成了生成和转换能力后的研究相关性。随着技术的不断进步和应用需求的增加，我们相信SpeechX和类似模型将在未来的语音生成领域中发挥更加重要的作用。 总的来说，SpeechX作为一个多任务语音生成模型，展示了出色的性能和灵活性。它的出现不仅为语音生成领域带来了新的研究思路和方法，也为相关应用提供了更多可能性。随着研究的深入和技术的不断进步，我们期待着更多类似SpeechX的优秀模型的出现，推动语音生成领域的发展。 |
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