研究人员开发了TokAN，一个新颖的口音归一化框架，可将非母语口音转换为标准口音，同时保留说话人身份。与需要并行L1-L2语音数据或在合成目标时出现质量下降的先前方法不同，TokAN利用自监督离散语音令牌。该系统采用自回归编码器-解码器模型进行令牌到令牌的转换，并结合强化学习进行训练后优化，进一步降低了词错误率。在七种英语口音上的实验表明，TokAN在口音减少和可懂度方面显著优于现有基线。 AI
影响 这项研究推进了语音处理能力，可能提高了语音技术对非母语使用者的可访问性和可用性。
排序理由 详细介绍一种新的口音归一化方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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