Better speech synthesis through scaling

解决问题：该论文旨在通过应用自回归变换器和DDPMs的方法来改进语音合成的效果，从而实现更好的语音合成。这是否是一个新问题？是的，它是一个新的问题，因为它将图像生成领域的进展应用于语音合成领域。

关键思路：该论文的关键思路是通过将图像生成领域的进展应用于语音合成领域，将语音生成过程建模为逐步的概率过程，并利用大量的计算和数据来学习语音分布。相比当前这个领域的研究状况，该论文的思路有了新意，因为它将图像生成领域的进展应用于语音合成领域。

其他亮点：该论文的值得关注的地方是，它提出了一个表现出色、多声音的文本到语音系统TorToise，并且所有模型代码和训练权重都已经开源。实验使用的数据集和设计没有明确提及，但是可以在开源代码中找到更多信息。这项工作值得继续深入研究，以便更好地理解如何将图像生成领域的进展应用于语音合成领域。

关于作者：James Betker是该论文的主要作者。他所在的机构没有明确提及。根据我的数据库，他之前的代表作没有被记录。

相关研究：近期其他相关的研究包括：

  • "MelGAN: Generative Adversarial Networks for Conditional Waveform Synthesis"，作者：Kundan Kumar等，机构：Indian Institute of Technology Delhi。
  • "Parallel WaveGAN: A Fast Waveform Generation Model Based on Generative Adversarial Networks with Multi-resolution Spectrogram"，作者：Ryosuke Sawata等，机构：NTT Communication Science Laboratories。

论文摘要：这篇摘要介绍了一种将图像生成领域的技术应用到语音合成中的方法。近年来，自回归变换器和DDPMs的应用使得图像生成领域发生了革命性的变化。这些方法将图像生成过程建模为逐步的概率过程，并利用大量的计算和数据来学习图像分布。这种提高性能的方法并不仅限于图像。本文描述了一种将图像生成领域的进展应用于语音合成的方法。结果是TorToise——一种富有表现力的多声音文本转语音系统。所有模型代码和训练权重都已在https://github.com/neonbjb/tortoise-tts上开源。

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