云南省级拟设立自由贸易基金 规模约20亿元
06-18
本内容深入探讨了OpenAI最新的GPT-4o模型，该模型具有实时、低延迟的语音生成能力。
它因其多模式特性而脱颖而出，能够接受和生成各种输入和输出，包括文本、音频、图像和视频。
讨论包括语言模型的演变，通过将语音分解为标记来理解和合成语音。
特别值得一提的是创新的零样本 TTS 模型以及对额外语音参数的探索，以增强质量和鲁棒性。
内容还揭示了创建低延迟交互对话系统的挑战，以及文本引导 TTS 在游戏 AI 语音表演中的潜力。
对于那些对语音合成的未来和 TTS 技术进步感兴趣的人，本文提供了全面的概述，并提出了将 GPT-4o 的功能集成到 TTS 系统中的路线图。
对于人工智能和语音技术领域的爱好者和专业人士来说，这是一本有价值的读物，它提供了对最新发展的见解，并思考模型输出与人类偏好的一致性。
- GPT-4o 是一种具有实时低延迟语音合成功能的生成模型。
- GPT-4o 是一个any2any 多模态模型，可以接受多个输入并生成多模态输出。
- 语音的离散化可以通过将语音数据转换为离散表示并将其添加到大型语言模型的词汇表中来实现。
- 语音的离散化可以通过使用 MLM 方法对语音的上下文相关性进行建模来完成。
- 声学特征的学习可以采用离散化压缩方法，针对语音数据的特点进行优化。
- LLM可以通过语义标记和声学标记构建语音级语言模型。
- 一些零样本 TTS 模型使用分层解码来合成语音。
- 指令微调可用于训练LLM模型，使其能够根据用户的要求生成语音响应。
- 语音合成模型可以使用MEL频谱和VQ或CNN来提取连续的潜在变量，并通过扩散模型将其解码为音频波形。
- 一些 TTS 模型还使用附加条件信息来协助解码过程，例如持续时间和音调信息。
- 一些TTS模型还使用多模态模型来统一扩散模型的条件输入辅助信息。
- TTS 模型还可以根据参考音频提取风格信息，并在合成过程中遵循指令。
- ParlerTTS 和 VoiceLDM 是与文本引导的零样本 TTS 相关的作品。
- ParlerTTS 通过 T5 编码器和描述性文本引入说话风格和上下文信息。
- VoiceLDM在VoiceLDM1的基础上增加了转录文本的输入。
- 总结了零样本TTS的方法和局限性。
- 讨论了对游戏配音业务的思考。
- 提出了GPT-4o语音多模态可能的技术路线。
- 提到了一些相关参考文献。
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