笔记地址：https://flowus.cn/share/1683b50b-1469-4d57-bef0-7631d39ac8f0【FlowUs息流】FastSpeech2论文地址：lFastSpeech2:FastandHigh-QualityEnd-to-EndTexttoSpeechhttps://arxiv.org/abs/2006.04558Abstract：tacotron→fastspeech，引入knowledgedistillation，缓解TTS中one-to-manyproblem。问题：teacher-studentdistillationpipeline1）复杂速度慢

在完成fastspeech论文学习后，对github上一个复现的仓库进行学习，帮助理解算法实现过程中的一些细节；所选择的仓库复现仓库是基于pytorch实现，链接为https://github.com/ming024/FastSpeech2。该仓库是基于https://github.com/xcmyz/FastSpeech中的FastSpeech复现代码完成的，很多代码基本一致。作者前期已对该FastSpeech复现仓库进行注释分析，感兴趣的读者可见此专栏。通过论文可知，FastSpeech2模型整体架构与FastSpeech基本一致，只是除了DurationPredicator外，还增加了P