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语音合成论文优选：Enhancing Monotonicity for Robust Autoregressive Transformer TTS
声明：语音合成论文优选系列主要分享论文，分享论文不做直接翻译，所写的内容主要是我对论文内容的概括和个人看法。如有转载，请标注来源。 欢迎关注微信公众号：低调奋进 Enhancing Monotonicity for Robust Autoregressive Transformer TTS 本文是清华大学在interspeech 2020上发表基于层次过滤的文本生成
基于层次过滤的文本生成 引言 目前文本生成最常用的算法基于 fully autoregressive 模型，比如 RNN 和 transformer。在 fully autoregressive 模型中，生成下一个词的概率取决于之前所有的词。 给定一个 fully autoregressive 模型，文本生成通常使用 beam search 从左PP: DeepAR: probabilistic forecasting with autoregressive recurrent networks
FROM Amazon research Germany PROBLEM probabilistic forecasting: estimate the probability distribution of a time series in future. INTRODUCTION a global model, which learns from historical data of all time series. METHOD an autoregressive recurrent netwo