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LibriTTS
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新的语音匿名化模型优先考虑内容而非逼真度
一篇新的研究论文介绍了一种语音匿名化模型，该模型优先保留内容而非生成逼真的语音。该模型利用预训练的Wav2Vec2编码器的内容嵌入，然后将其解码为匿名信号。这种方法在匿名化方面实现了2.53%的低词错误率和13.39%的有竞争力的等错误率，同时在没有明确训练的情况下部分保留了情感线索。
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ZeSTA框架通过零样本TTS增强提升个性化语音合成能力
研究人员开发了ZeSTA，一个利用零样本文本到语音（ZS-TTS）作为数据增强源来改进个性化语音合成的新框架。该方法解决了在微调过程中混合合成和真实语音数据时说话人相似性下降的常见问题。ZeSTA采用领域条件训练方法来区分真实语音和合成语音，并结合真实数据的过采样来稳定适应，尤其是在低资源场景下。
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LibriConvo 语料库推动 ASR 和说话人日志发展
研究人员开发了 LibriConvo，这是一个新颖的合成对话语音语料库，旨在改进自动语音识别 (ASR) 和说话人日志系统。该语料库通过改编 Speaker-Aware Simulated Conversation 框架创建，处理现有的 English CallHome 数据以获取对话时序，并使用按书籍分组的 LibriTTS 发音单元以获得语义连贯性。LibriConvo 包含超过 240 小时的音频，涉及 830 位说话人，基线结…