自回归模型

论文把带宽扩展限定为只补输入截止频率以上频带，用冻结的 48 kHz 编解码器加一个在量化深度上自回归的变换器完成码字，在 MUSDB18 四个输入率上客观指标超过两个基线，代价是 8 kHz 主观听感只与较强基线相当且仍依赖单一冻结码字分布。

该研究用同一句话的慢中快三速对比找出语速轴，并在中间层把激活沿该轴的投影钳制到目标强度，在三套自回归语音合成系统上实现免重训调速，慢速极端下钳制保持可懂度和音色而相加式转向普遍失效，中等目标下最优规则随模型而异。

针对指令式语音合成缺字级对应与可检视性的问题，InstCharVoice 用接地标注加逐字五维声学规划实现指令到字符声学的显式落地，在关键词级声学误差和指令跟随主观分上报告更好结果，代价是说话人相似度和可听写性略有回落且抽象情感未建模。

论文把文本到音乐拆成 25 Hz 语义规划加扩散声学渲染，用固定接口、三级语料和全链路产物清单重建 Qwen-Music 范式，最强证据是标注审计与量化误差的固定协议测量，代价是自动监督误差、离散信息损失与端到端人声不稳定仍未解决。

YuE2 用同一模型先写包含旋律与和声的可读乐谱再生成语义与声学表示，在相同检查点对照中符号规划提升了专家感知的整体质量，并以可编辑的乐谱接口支持改编与零样本翻唱，但多候选筛选与自动指标仍带来额外代价与解释边界。

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针对注意力编解码器逐字生成慢而 CTC 贪心快但易错的问题，论文提出在同一联合模型内用 CTC 贪心做初稿、注意力解码器只重写低置信位置的 SASD，并在 AISHELL-1 等数据上报告接近注意力重打分的字错率与 2.8 到 3.5 倍加速，但跨硬件的非同条件数值只能定性参考。

针对语音语言模型多码本延迟交织与无分类器引导难以装入文本单流连续批处理的问题，该文用主辅分解加在片声学解码与条件加无条件配对同批共前向的办法，在单卡 H100 上报告最高 108×加速与保持 80% 非引导吞吐，代价是小模型先触及显存带宽墙与半精度下约 34 步后出现数值漂移。

针对只能看到 2-8 秒前缀时的语音质量估计问题，ANCHOR 在 ARECHO 上引入块级与整句级双分辨率自回归解码与块优先顺序，在 2 秒前缀上把 PLCMOS 误差降低 48%，代价是在长前缀的 UTMOS 等全局指标上出现可预期的交叉落后。

CtrlSpeech 针对整句级控制难以修改局部韵律的问题，在 DiTAR 连续声学建模上叠加全局说话人条件与音素对齐的音高、响度和时长信号，零-shot 可懂度和相似度与复现 DiTAR 相当，而显式控制使音高、响度和时长误差大幅下降，代价是纯文本时局部韵律仍不准且依赖基频提取与强制对齐质量。

该文把解码顺序视为建模选择，用同一掩码扩散模型在标量量化梅尔谱上比较左到右、右到左与置信度自适应等可运行顺序，报告右到左和 top1 在客观与主观指标上优于左到右，但随机性与局部连续性带来不同指标代价。

DelayGSE 把去噪、去混响和超分放在多码本离散生成框架下，用延迟文本监督约束语义、用重要性加权平衡码本损失，主证据是内部集上词错误率从 0.099 降到 0.063 而 MOS 保持在 4.040 附近，代价是依赖大规模仿真数据与自回归推理。

针对自然语言细粒度表达难控与参考音频风格泄漏问题，Poly-InstructTTS 用 1000 小时影视多模态指令数据训练无提示音频的 GPT 加流匹配声学模块，在 InstructTTSEval 上取得高指令跟随分，但以词错误率上升与复杂声学条件不稳为代价。

针对自回归测试时自适应中熵最小化实现分裂的问题，论文推导出包含词元级策略梯度损失与词元级熵损失的完整梯度，并在 Whisper 语音识别上以 20 余个噪声口音多语域验证，最强的束搜索变体带来最低词错率，但代价是每步多采样与多步更新的计算开销。

针对块流匹配固定块长在难建模语音段速度估计不稳的问题，论文提出免训练的轨迹置信度做逐帧可靠性信号并用截断加再生成动态调块，在 Seed 中英集上把英文词错率降到 1.798% 且自然度提到 3.809/3.973，代价是阈值 0.75 时相对推理耗时变为 1.08 倍。

该研究用连续语音特征作条件、以解码器自回归生成离散语音令牌统一语音恢复、目标说话人提取与语音分离，并用两阶段偏好微调提升感知质量，代价是全 utterance 条件与自回归解码效率限制。

该文研究 16/24 比特全保真音频能否用自回归语言模型加算术编码做无损压缩，提出把每个样本拆成字节的 Trilobyte 使词表恒为 256，最强证据是 8 比特大幅超过 FLAC 而 16 比特平均只超 18%、24 比特落后 9%，代价是序列变长且推理远慢于 FLAC。

针对 1000 bps 以下语音编码中声学细节挤占语言内容的问题，ContextCodec 用双分支解耦加音素对齐的上下文引导重建，在 500 bps 仍保持可懂度和质量平衡，代价是需要离线强制对齐监督与两阶段解码注入的复杂度。

针对双流式文本到语音需要准确对齐与低延迟序列组织的问题，论文用基于 CTC 的音素对齐替代 MFA 并提出双词交织，在单说话人流式与多说话人零样本任务上报告了更低词错误率，代价是长度拼接变体首包延迟更高而特征堆叠变体质量略低。

针对大语言模型语音合成只看参考音频和目标文本而忽略已生成目标语音风格的问题，该文提出按音节交替预测韵律标记和语音标记的方法，在三套中文评测上提升了说话人相似度和韵律相关性，但自然度基本持平且大模型对比仍有限。