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Enhancing Low-Resource ASR through Versatile TTS: Bridging the Data Gap
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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
本研究探讨了低资源环境中自动语音识别（ASR）性能不足的问题，提出利用强大的文本到语音（TTS）模型进行数据增强的方法。实验结果表明，文本多样性、说话人多样性及合成数据量是提升ASR性能的关键因素，尤其是文本多样性对性能的影响显著。
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关键要点
- 本研究探讨了低资源环境中自动语音识别（ASR）性能不足的问题。
- 提出利用强大的文本到语音（TTS）模型进行数据增强的方法。
- 实验结果表明，文本多样性、说话人多样性及合成数据量是提升ASR性能的关键因素。
- 文本多样性对ASR性能的影响尤为显著。
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