消费税 再现：样式标记：端到端语音合成中的无监督样式建模，控制和传输（ ） Python和工具包版本 Python: '3.5.2' numpy: '1.13.1' tensorflow: '1.4' 样本和预训练模型 在可以找到样本，进行了两种实验： 参考音频条件： BZ_440K.wav是在Blizzard2013上训练的模型的推理结果，为440K步长（batch_size = 16），调节的参考音频是从其测试集中选取的。 LJ_448K.wav是在LJ_Speech上训练的模型的另一个推论结果，为448K步长（batch_size = 16），调节的参考音频也从其测试集中选取。 消费税的组合： normal.wav和slow.wav是在LJ_Speech上训练的模型的两个推断结果，两者之间的区别是通过选择不同的样式标记进行样式嵌入。 high.w

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