FastSpeech2是由微软提出的快速、高质量的端到端文本转语音（TTS）模型，是FastSpeech的改进版本。以下是FastSpeech2的一些关键特点和优势：

  1. 生成速度快：FastSpeech2采用非自回归并行生成的方式，推理速度比自回归模型快约50倍。

  2. 语音质量高：FastSpeech2引入了更多的语音变化信息，如音高、能量等，生成的语音质量可与自回归模型相媲美。

  3. 可控性强：FastSpeech2可以精确控制语音的持续时间、音高、能量等属性。

  4. 训练简单：FastSpeech2采用端到端训练，无需复杂的教师-学生蒸馏过程。

  5. 核心思想：FastSpeech2的核心思想是引入变分适配器（Variance Adaptor），在训练时直接从真实语音中提取持续时间、音高、能量等信息作为条件输入，在推理时则使用预测值。这种方法既简化了训练过程，又提高了生成语音的质量和可控性。

  6. 架构组成：FastSpeech2的整体架构包括音素编码器、变分适配器、梅尔谱图解码器和声码器。变分适配器是FastSpeech2的核心创新，包含持续时间预测器、音高预测器和能量预测器。

  7. FastSpeech2s：在FastSpeech2的基础上，进一步开发了FastSpeech2s，这是一种非自回归的文本到波形生成模型，享有完全端到端推理的优势，并实现了更快的推理速度。

  8. 性能表现：实验结果表明，FastSpeech2和2s在语音质量方面优于FastSpeech，FastSpeech2甚至可以超越自回归模型。

FastSpeech2通过直接在ground-truth上训练的方式，以及引入更多的可以控制语音的输入，如phoneme duration、energy、pitch等，显著提升了语音合成的速度和质量。