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生成性表达式会话语音合成
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原文中文，约1200字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文提出了情感对话语音合成模型（ECSS）和共情式对话语音合成（EDSS），通过引入情感上下文和对比学习来提升情感理解与表达。研究表明，这些模型在合成自然语音和情感表达方面优于传统方法，强调了情感注释和上下文理解的重要性。
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关键要点
- 提出了一种情感对话语音合成模型（ECSS），通过异构图的情感上下文建模机制提高情感理解。
- 使用对比学习的情感渲染器模块推断目标话语的准确情感风格，解决数据稀缺性问题。
- 在现有对话数据集（DailyTalk）上注释了附加情感信息，客观和主观评价显示模型在情感理解和表达方面优于基线模型。
- 强调全面的情感注释的重要性，以提升情感对话的合成效果。
- 提出共情式对话语音合成（EDSS）方法，使用ChatGPT提取对话上下文，合成能够共情对话者情感的语音。
- 实验结果表明，EDSS方法的表现与使用情感标签或从聊天历史中学习的模型相媲美。
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延伸问答
情感对话语音合成模型（ECSS）是如何提高情感理解的？
ECSS通过引入异构图的情感上下文建模机制来提高情感理解。
对比学习在情感渲染器模块中有什么作用？
对比学习用于推断目标话语的准确情感风格，解决数据稀缺性问题。
共情式对话语音合成（EDSS）是如何工作的？
EDSS使用ChatGPT提取对话上下文，合成能够共情对话者情感的语音。
研究中如何评估情感对话语音合成模型的效果？
通过客观和主观评价来评估模型在情感理解和表达方面的效果。
情感注释在对话语音合成中有多重要？
全面的情感注释对于提升情感对话的合成效果至关重要。
实验结果显示EDSS方法的表现如何？
实验结果表明，EDSS方法的表现与使用情感标签或从聊天历史中学习的模型相媲美。
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