【ICML2025】用于提升生成式口语语言模型自然度的变分框架

主要观点总结

文章介绍了大型语言模型在语音建模中的应用，指出语音连续且复杂，需要离散化进行自回归建模。现有语音标记主要关注语言层面，忽略韵律信息，导致生成的语音自然度较低。为了解决这个问题，文章提出了一种端到端的变分方法，可以自动学习编码连续的语音属性，增强语义标记的表达能力，生成的语音更自然。模型和代码可在指定地址获取。

关键观点总结

关键观点1: 大型语言模型在文本处理上的成功激发了其在语音建模中的应用。

文章首先介绍了大型语言模型在语音建模中的背景和应用情况。

关键观点2: 现有语音标记方法存在的问题。

现有的语音标记方法主要关注语言层面，忽略了韵律信息，导致生成的语音自然度较低。

关键观点3: 提出了一种端到端的变分方法来解决上述问题。

文章提出了一种新的端到端的变分方法，可以自动学习编码连续的语音属性，增强语义标记的表达能力，解决现有方法存在的问题。

关键观点4: 该方法生成的语音更自然，受到人类评价者的偏好。

根据文章描述，该方法生成的语音在自然性上更受人类评价者的偏好。

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