一位开发者对 OmniVoice 文本到语音模型进行了约鲁巴语的微调，约鲁巴语是一种声调语言，精确的发音对意义至关重要。该过程包括通过合并高质量的录音室录音和多样化的众包语音来构建数据集，总计约 156 位发言者的 9.6 小时数据。一个关键发现是，约鲁巴语中的变音符号不仅仅是格式，它们携带了重要的声调信息，并且保留它们对于准确和清晰的语音合成至关重要。 AI
影响 展示了将先进的 TTS 模型适配到资源匮乏的声调语言的挑战和技术，可能提高可访问性。
排序理由 对现有 TTS 模型进行特定资源匮乏语言的微调，详细介绍了数据集构建和技术挑战。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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