DeWave的核心技术思路是，将连续的脑电波信号转化为离散的编码，然后输入预训练的大语言模型进行文本翻译。
然后，这些特征表示会被进一步转化为一系列离散的代码，每个代码都对应码本里的一个离散词向量。码本就像一个字典，里面有限个数的离散词向量。特征表示通过在码本中找到最匹配的那个离散词向量，来获得对应的离散代码。
在得到一系列离散代码之后，就可以像处理语言词向量一样，输入到预训练的大语言模型，最终生成翻译的文本内容。
但仅仅七年后，很多事情都发生了变化。
CoMoSVC实现歌声转换的过程包括几个关键步骤。首先，它设计了一个基于扩散的教师模型，通过学习大量的歌声数据，这个模型能够理解和模仿不同歌手的声音特征。接着，利用自我一致性属性，CoMoSVC进一步提炼出一个学生模型，简化了模型结构，以便于快速有效地进行声音转换。