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近日，微软的NaturalSpeech项目推出了第三代语音合成技术，旨在实现超自然的零样本语音合成。NaturalSpeech3采用了属性分解扩散模型和数据/模型扩展，以提升语音合成的质量和自然度。该项目的关键技术FACodec和属性分解扩散模型在语音合成效果上达到了SOTA水平。NaturalSpeech3的成功在于基于属性分解的Codec+Diffusion建模范式，以及数据/模型扩展。相比传统的TTS系统，NaturalSpeech3通过扩大数据集和模型规模，显著提升了合成语音的质量和自然度。

FACodec作为NaturalSpeech3的核心组件，能够将语音波形转换成不同属性的解耦表示，从而实现高质量的语音合成。属性分解扩散模型的设计使得对音素持续时间、韵律、内容和声学细节的建模更加精准，从而提升了语音合成的效果。NaturalSpeech3在语音质量、相似性、韵律和可懂度等方面均超越了现有TTS系统。该项目展示了基于属性分解的语音表征在语音合成领域具有巨大潜力，为实现自然且高质量的语音合成提供了新的思路。

微软NaturalSpeech3的技术突破和创新为语音合成领域带来了新的可能性，为未来更自然、更高效的语音合成奠定了基础。这一成果将进一步推动语音合成技术的发展，为实现智能语音交互提供更强大的支持。

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