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重塑语音：基于深度学习的声音转换的范围性综述
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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
该论文介绍了一种新颖的语音转换模型，通过文本指令引导语音转换，增加了多样性和特定性。该模型以端到端方式处理语音信息，利用文本指令修改语音的韵律和情感信息，实验证明其能力令人印象深刻。
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关键要点
- 该论文介绍了一种新颖的语音转换模型，通过文本指令引导语音转换。
- 模型增加了语音转换的多样性和特定性。
- 与传统方法不同，模型不再依赖参考话语来确定转换语音的属性。
- 提出的模型是一种神经编解码语言模型，处理离散代码序列。
- 模型利用文本指令修改语音的韵律和情感信息。
- 模型以端到端的方式处理语音信息，不再依赖不同的编码器。
- 实验证明模型在理解指令和产生合理结果方面表现出色。
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