BriefGPT - AI 论文速递
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快速、高质量和参数高效的可发音合成使用可微分数字信号处理
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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
通过引入Articulatory Generator至Generative Adversarial Network范式，研究提出了一种新的无监督生成语音生成/合成模型。该模型能够以完全无监督的方式生成关节表征，更加贴近于人类语音生成。研究表明，该网络能够像人类一样在语音生产过程中控制关节，并生成训练分布中存在和缺失的词语。这对人类语言的认知模型和言语技术产生了重要的影响。
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关键要点
- 引入Articulatory Generator至Generative Adversarial Network范式。
- 提出了一种新的无监督生成语音生成/合成模型。
- 模型能够以完全无监督的方式生成关节表征，贴近人类语音生成。
- 网络学会了像人类一样控制语音生产过程中的关节。
- 能够生成训练分布中存在和缺失的词语。
- 对人类语言的认知模型和言语技术产生重要影响。
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