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Low-Rank Personalized Text-to-Speech Generation Model
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种低秩个性化文本转语音生成模型（LoRP-TTS），旨在改善传统语音合成模型在嘈杂环境中模拟非工作室质量样本的不足。该模型通过低秩适应方法显著提高了说话者的相似度，同时保持了内容的自然性，为多样化语音语料库的建立提供了基础。
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关键要点
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本研究提出了一种低秩个性化文本转语音生成模型（LoRP-TTS）。
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该模型旨在改善传统语音合成模型在嘈杂环境中模拟非工作室质量样本的不足。
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通过低秩适应方法（LoRA），模型显著提高了说话者的相似度。
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模型在保持内容自然性的同时，为多样化语音语料库的建立提供了基础。
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LoRP-TTS对各类语音相关任务具有重要意义。
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