MaskGCT（Masked Generative Codec Transformer）是一种零样本文本到语音（TTS）转换模型。它是一种无自回归的深度学习模型，专注于生成自然、相似度高且可控的语音，同时不需要文本与语音之间的显式对齐信息。
MaskGCT 的优势
- 更高的自然度和相似性：与现有的TTS系统相比，MaskGCT 在语音的自然度、相似度和可理解性方面表现更佳。
- 灵活性和可控性：MaskGCT 支持对语音生成的多样性和情感控制，使其在多种应用场景中具有更广泛的适用性。
- 快速推理：模型通过并行解码机制，大幅降低了推理时间，适合实时应用。
MaskGCT 解决了哪些问题？
- 无需文本与语音对齐信息：
- 传统的 TTS 系统需要明确的文本与语音对齐信息来指导生成过程，例如需要逐音素的时长预测。这增加了模型的复杂性，也可能限制生成结果的自然性。
- MaskGCT 通过掩码生成变换器的机制，不再依赖这种对齐信息，使模型训练和推理过程更为简洁。
- 不需要音素级别的时长预测：
- 很多非自回归 TTS 系统需要预测音素级别的时长，这导致了复杂的生成流程以及较为标准化的语音输出。
- MaskGCT 摆脱了时长预测的需求，直接生成语义和声学标记，从而提高了生成语音的自然度和多样性。
- 提高了生成速度与鲁棒性：
- 自回归 TTS 系统在生成每个语音标记时需要逐个推理，速度较慢，且易受到噪声的影响，导致生成质量下降。
- MaskGCT 采用非自回归架构，支持并行推理，显著加快了生成速度，并通过掩码机制提高了生成的鲁棒性。
- 多任务适用性：
- MaskGCT 不仅可以实现零样本的文本到语音转换，还可以扩展到其他任务，如跨语言配音、语音转换、情感控制等，展现了作为语音生成基础模型的潜力。
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MaskGCT 的主要功能
- 零样本文本到语音转换：
- 可以在没有任何目标说话者的语音样本情况下，通过文本生成新的语音。
- 使用两阶段模型结构，将文本转换为语义标记，再将这些语义标记转换为声学标记，从而生成语音。
- 语音风格模仿：
- 可以模仿名人、动漫角色等不同声音风格，并维持较高的相似度。
- 情感和语速控制：
- 支持控制生成语音的情感和语速，可以生成愤怒、开心、悲伤、惊讶等多种情感的语音版本。
- 通过调整生成语音的时长来改变语速，提供更自然的语音表达。
- 语音编辑：
- 可以在现有语音内容的基础上进行局部编辑，支持对语音中特定片段的修改或替换。
- 跨语言生成：
- 支持不同语言之间的语音生成，可以用于跨语言的文本到语音转换和视频翻译。
