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内容提要
西工大音频语音与语言处理研究组与喜马拉雅合作提出了鲁棒零样本语音转换模型Vec-Tok-VC+，通过渐进式损失约束和残差增强方法解决了不匹配问题和语义信息损失，提升了转换的自然度和相似度。该模型在实验中表现优于其他模型。
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关键要点
- 西工大音频语音与语言处理研究组与喜马拉雅合作提出鲁棒零样本语音转换模型Vec-Tok-VC+。
- Vec-Tok-VC+通过渐进式损失约束和残差增强方法解决训练和推理之间的不匹配问题。
- 该模型有效减轻了解耦过程中的语义信息损失，提升了转换的自然度和相似度。
- 零样本语音转换旨在保留语言内容的同时，将源说话人语音转换为任意目标说话人的语音。
- Vec-Tok-VC+在实验中表现优于其他模型，尤其在自然度和相似度方面。
- 模型采用双模式训练策略，结合教师指导模块和多码本渐进式损失约束。
- 实验使用了19,000小时的中英语音数据，验证了模型的有效性和鲁棒性。
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