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低秩个性化文本转语音生成模型
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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
本研究通过低秩适应方法（LoRA）提升传统语音合成模型在嘈杂环境下模拟非工作室质量样本的能力，显著增强说话者相似度，同时保持内容自然性，为多样化语音语料库奠定基础。
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关键要点
- 本研究采用低秩适应方法（LoRA）提升传统语音合成模型的能力。
- 研究重点在于模拟嘈杂环境下的非工作室质量样本。
- 该方法显著增强了说话者的相似度。
- 保持了内容的自然性。
- 为多样化语音语料库的建立奠定基础。
- 对各类语音相关任务具有重要意义。
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