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Ismail Rasim Ulgen
Ismail Rasim Ulgen
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新的子中心建模增强了语音生成的变异性
研究人员为语音生成中的说话人嵌入开发了一个新的子中心建模框架。该方法摒弃了单一原型表示，学习多个子中心以更好地捕捉说话人内部的多样性。该方法旨在通过保留对生成至关重要的变异性，同时仍保持强大的说话人验证性能，来提高生成语音的自然度和表现力。
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新研究探讨语音翻译中的跨语言韵律相似性
一篇新的研究论文分析了不同语言之间的韵律相似性，重点关注英语、德语、西班牙语和法语。该研究调查了语音翻译中的音高、能量和时间特征在源语言和目标语言之间的相关性。研究结果表明，韵律结构中存在固有的跨语言相关性，为开发更有效的表达性语音到语音翻译系统提供了实证指导。
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DiffAnon 提供基于扩散模型的、具有可控韵律的语音匿名化
研究人员开发了 DiffAnon，一种新颖的基于扩散模型的语音匿名化方法，可对韵律保留进行细粒度控制。该方法允许在匿名化强度和韵律特征保留之间进行连续权衡，韵律特征传达情感和意义。与之前在固定点操作的方法不同，DiffAnon 允许在单个模型内进行平滑插值，从而提供对隐私和效用的结构化控制。