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基于 GSLM 的外语口音模拟的初步研究
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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
该研究提出了一种新颖的非自回归框架用于口音转换，通过学习口音无关的语言表示并使用它们来转换源语音中的口音，从而保留说话者的身份。研究还调查了在我们提出的框架中的本地数据和不同声学特征的预训练策略的有效性，并使用主客观度量来全面评估了我们方法的性能。评估结果突出了预训练策略和丰富的语义特征的益处，显著提高了音频质量和可理解性。
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关键要点
- 提出了一种新颖的非自回归框架用于口音转换。
- 通过学习口音无关的语言表示来转换源语音中的口音，保留说话者身份。
- 研究调查了本地数据和不同声学特征的预训练策略的有效性。
- 使用主客观度量全面评估方法的性能。
- 评估结果显示预训练策略和丰富的语义特征显著提高音频质量和可理解性。
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