对抗训练通过在训练期间将文本到语音 (TTS) 模型暴露于有意具有挑战性或扭曲的输入，从而提高其稳健性。 这个过程迫使模型学习能够更好地泛化到真实世界变化的模式，例如嘈杂的文本、不常见的发音或句法复杂的句子。 通过对这些对抗性示例进行训练，模型在遇到边缘情况或意外输入时不太可能失败，从而产生更可靠和一致的语音输出。
核心机制包括生成针对模型弱点的对抗性示例。 例如，TTS 模型可能难以处理同形异义词（例如，“read”在“I will read”与“I have read”中的发音）。 对抗训练可以包含带有上下文线索的此类示例，迫使模型从周围的单词中推断发音。 另一种方法是用错别字、缺少标点符号或不常见的缩写（例如，“gonna”而不是“going to”）来扰乱输入文本，以模拟真实世界的输入。 在训练期间，优化模型的损失函数以最小化干净数据和扰动数据的误差，从而有效地教导它处理歧义和噪声。 基于梯度的对抗攻击或基于规则的扰动等技术通常用于动态创建这些示例，确保模型适应不同的挑战。
具体优势包括改进处理稀有词、口音和嘈杂输入。 例如，经过对抗训练的 TTS 模型可能通过在训练期间在各种上下文中看到技术术语（例如，“薛定谔”）来更好地发音。 同样，接触具有不寻常语法的句子（例如，“蛋糕被狗吃了，狗是蓝色的”）有助于模型更准确地解析结构。 这种方法还减少了对“干净”数据集的过度拟合，使模型能够泛化到包含错误的用户生成文本。 开发人员可以通过使用扰动示例扩充数据集或将对抗性损失项集成到训练循环中来实现对抗训练。 例如，当输入略有改变时，添加一个惩罚不一致韵律的次要损失可确保模型学习稳定的语音模式。 这些策略共同增强了模型在生产环境中的弹性。