Belangrijkste concepten
提案されたEM-TTSモデルは、訓練時間とモデルパラメータを大幅に削減しながら、一定の合成品質を維持します。
Statistieken
論文ではNCMMSC2022-MTTSC Challengeデータセットが使用されており、トレーニング時間を大幅に削減しながら一定の精度を維持している。
Citaten
"Our model can reduce the training time and parameters while ensuring the quality and naturalness of the synthesized speech compared to using mainstream TTS models."
"The experimental results show that the method does improve the training speed, which is due to the fact that no further data conversion is required between the waveform data to the spectrogram data."