vits是一个开源项目，它使用对抗性学习的条件变分自动编码器来实现端到端的文本转语音转换。这种方法是一种并行的端到端TTS方法，可以生成比当前两阶段模型更自然的音频。通过归一化流程和对抗性训练过程增强的变分推理，该方法提高了生成模型的表达能力。此外，该项目还提出了一个随机持续时间预测器，用于从输入文本中合成具有不同节奏的语音。通过对潜在变量的不确定性建模和随机持续时间预测器，vits能够表达自然的一对多关系，即相同的文本输入可以用不同的音调和节奏以多种方式进行发音。
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