VALL-E 2，大幅提升语音大模型的稳健性与自然度

主要观点总结

本文主要介绍了微软亚洲研究院推出的文本到语音合成技术的升级版本VALL-E 2。VALL-E 2采用了重复感知采样和分组编码建模技术，突破了语音稳健性、自然度和说话人相似度方面的界限，实现了零样本TTS性能在LibriSpeech和VCTK数据集上与人类水平相近。该技术在教育、娱乐、多语言交流等领域有广泛的应用前景。

关键观点总结

关键观点1: 微软亚洲研究院推出了VALL-E 2，基于离散编码的语音大模型，并采用了重复感知采样和分组编码建模技术。

VALL-E 2突破了语音合成的多项界限，在LibriSpeech和VCTK数据集上的性能达到了与人类水平相近。

关键观点2: VALL-E 2的技术优势体现在稳健性、自然度和说话人相似度方面。

通过重复感知采样和分组编码建模技术，VALL-E 2能够可靠地合成复杂句子的语音，包括那些难以阅读或包含大量重复短语的句子。

关键观点3: VALL-E 2的应用前景广泛。

VALL-E 2在教育学习、娱乐、新闻、自创内容、无障碍功能等领域都有广泛的应用前景。

关键观点4: 微软致力于推进负责任的人工智能发展。

微软主动采取了一系列措施来预判和降低人工智能技术所带来的风险，并发布了负责任的人工智能原则和标准。

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