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提升尼泊尔语语音克隆技术：利用迁移学习解决低资源语言问题
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一个语音合成系统的开发，用于LIMMITS'24挑战赛，目标是建立一个具有语音克隆功能的多说话人、多语言的印度文本到语音系统。系统使用挑战数据进行训练，并对目标发言人进行少样本语音克隆微调。评估包括对七种语言进行主观测试，评估自然度和发言人相似性。系统使用了VITS2架构，结合多语言ID和BERT模型来增强上下文语言理解。在第一阶段，模型的发言人相似性得分为4.02，在允许使用额外数据的第二阶段，得分为4.17。
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关键要点
- 开发了一个语音合成系统，用于LIMMITS'24挑战赛。
- 系统目标是建立一个具有语音克隆功能的多说话人、多语言的印度文本到语音系统。
- 系统涵盖七种印度语言和男女两性发言人。
- 通过使用挑战数据进行训练，并对目标发言人进行少样本语音克隆微调。
- 评估包括对七种语言进行主观测试，评估自然度和发言人相似性。
- 系统使用VITS2架构，结合多语言ID和BERT模型增强上下文语言理解。
- 第一阶段模型的发言人相似性得分为4.02，第二阶段得分为4.17。
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