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English(EN) Iterative Self-Learning for Expressive Text-to-Speech Synthesis

新框架解决了语音合成中表达性标签稀缺的问题

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一个迭代自学习（ISL）框架，以解决表达性文本到语音（TTS）系统标签数据稀缺的问题。这种新方法基于Invert-Classify，使用当前模型迭代地对未标记语音进行伪标签化，然后对组合数据进行再训练。该框架逐步提高标签质量和合成效果，在低资源场景下尤其显示出伪标签准确性和表达性遵循方面的改进。 AI

影响 这项研究可能导致更高效的表达性TTS系统的开发，减少对大量手动标记的需求。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍语音合成新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新框架解决了语音合成中表达性标签稀缺的问题

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Nicholas Sanders, Gustav Eje Henter, Simon King, Korin Richmond ·

    用于表达式文本到语音合成的迭代自学习

    arXiv:2608.15910v1 Announce Type: cross Abstract: Expressive text-to-speech (TTS) systems that use explicit conditioning labels provide direct and interpretable control over expressive attributes, in contrast to reference-based or prompting-based approaches, but require labeled d…

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