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English(EN) Accent Analogy Guidance: More Speaker Similarity at Equal Accent in Cross-Lingual Voice Cloning

新方法通过减少口音泄露来改进跨语言语音克隆

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了口音类比指导（AAG），这是一种新颖的无需训练的方法，通过减少口音泄露来改进跨语言语音克隆。AAG通过从模型预测中减去估计的口音方向来工作，从而在保留所需口音的同时消除语音中的口音。在包括OmniVoice和MaskGCT在内的四个开放式TTS模型上进行的实验表明，与现有的重加权技术相比，AAG在同等口音水平下显著提高了说话人相似度。 AI

影响 通过减少口音泄露来增强跨语言语音克隆，有可能提高不同语言合成语音的自然度。

排序理由 该项目描述了在研究论文中提出的一种用于改进文本到语音合成的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. Hugging Face Daily Papers TIER_1 English(EN) ·

    口音类比指导：跨语言语音克隆中在相同口音下实现更高的说话人相似度

    In cross-lingual zero-shot text-to-speech, the accent of the reference leaks into the target speech. We propose accent analogy guidance (AAG), a training-free sampler term that subtracts an accent direction estimated from the model's own predictions for one synthetic voice render…

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