WaveNet отличается от других моделей синтеза речи тем, что генерирует аудиосигнал на основе последовательности предыдущих аудиосэмплов. 2 Это позволяет создавать высококачественную и естественную речь. 2

Модель использует архитектуру свёрточных нейронных сетей с каузальными фильтрами, что позволяет учитывать временную зависимость аудиосигнала. 2 WaveNet также использует механизм условного кодирования, что даёт возможность генерировать речь с различными характеристиками, такими как пол, возраст и акцент говорящего. 2

Ещё одно отличие WaveNet от других моделей синтеза речи в том, что она принимает в качестве входных данных необработанный звук и генерирует человекоподобную речь с высокой точностью и связностью. 3

Однако у WaveNet высокая стоимость генерации, так как она требует большого количества вычислительных ресурсов и времени для генерации даже небольших аудиосигналов. 4