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STTATTS：统一语音转文本和文本转语音模型
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究针对低资源环境下的自动语音识别（ASR）问题，提出利用强大的文本到语音（TTS）模型进行数据增强。实验表明，文本多样性、说话人多样性及合成数据量对ASR性能有显著影响，尤其强调了文本多样性的重要性。
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关键要点
- 本研究解决了低资源环境下的自动语音识别（ASR）问题。
- 提出利用强大的文本到语音（TTS）模型进行ASR数据增强。
- 通过实验验证了该方法的有效性与广泛应用前景。
- 文本多样性、说话人多样性及合成数据量是影响ASR性能的关键因素。
- 首次探讨了文本多样性对ASR性能提升的影响。
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