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Youngwon Choi
Youngwon Choi
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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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韩语口语问答研究强调语音识别错误对大语言模型的影响
一篇新的研究论文分析了韩语语音识别中的错误如何影响大语言模型（LLMs）在口语问答（SQA）中的性能。研究发现，语音识别错误造成的性能下降在不同大语言模型之间是一致的，这表明语音识别阶段的信息损失是导致性能下降的主要原因。研究还发现，韩语转录中的单字符错误是一种独特的脆弱性，会改变预期问题并降低问答准确性。一项辅助比较表明，大型音频语言模型可能通过直接处理音频输入提供更稳健的解决方案，从而可能减轻转录错误引起的问题。