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新的强化学习框架提升低资源语言生成能力
研究人员开发了一个名为源语言语义强化学习（SG-SRL）的新框架，以改进低资源目标语言的生成。该方法通过将丰富的源语言单语数据转换为跨语言语义监督来加以利用。SG-SRL 使用带有跨语言语义奖励模型的强化学习，然后用少量平行语料库进行精炼，以确保流畅性和简洁性。实验表明，与标准的监督微调相比，该方法在语义基础和事实覆盖方面有所改进。
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星辰AGI实验室开发首个大模型藏语TTS系统
研究人员开发了藏语TTS（Tibetan-TTS），一个专为藏语设计的创新文本到语音系统，其特点是数据量有限且方言多样。该系统利用了星辰AGI实验室的大型语音合成模型，并结合了数据质量、藏语特定文本表示和跨语言自适应训练的增强功能。生成的系统能够产生稳定、自然且清晰可懂的藏语语音，其MOS分数和发音准确率均超越了现有的商业藏语TTS接口。
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新的TTS框架从有限数据中合成藏语方言
研究人员开发了FMSD-TTS，一个新颖的少样本文本到语音系统，旨在为资源匮乏的藏语及其三个主要方言：卫藏语、安多语和康语生成语音。该系统利用说话人-方言融合模块和方言专用动态路由网络来准确捕捉方言差异，同时保持说话人身份。评估表明，FMSD-TTS在方言表现力和说话人相似性方面优于现有方法，并且合成语音在语音到语音方言转换任务上得到了验证。