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 在这项工作中，作者提出了一种并行端到端 TTS 方法，它生成的音频比目前的两阶段模型更自然。该方法采用了变异推理，并增加了归一化流和对抗训练过程，从而提高了生成模型的表现力。作者还提出了一种随机时长预测器，可根据输入文本合成具有不同节奏的语音。通过对潜在变量的不确定性建模和随机时长预测器，该的方法表达了自然的一对多关系，即一个文本输入可以用不同的音调和节奏以多种方式说话。在 LJ Speech（一个单一说话者数据集）上进行的人类主观评估（平均意见分或 MOS）表明，该方法优于最佳的公开 TTS 系统，其 MOS 可与标准答案相媲美。
 
-![image-20240829142644186](image-20240829142644186.png)
+![原理](1.png)
 
 ## 环境配置
 
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 ## 参考资料
 
-https://github.com/jaywalnut310/vits/tree/main
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+https://github.com/jaywalnut310/vits/tree/main