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EM-TTS：高效训练的低资源蒙古语轻量级文本到语音
原文中文，约1700字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于深度卷积神经网络的文本转语音（TTS）系统，采用数据增强方法提升模型的泛化性和鲁棒性。实验表明，该系统在保证语音质量的同时，显著缩短了训练时间，并能在普通电脑上快速生成合格语音。
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关键要点
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本文提出了一种基于深度卷积神经网络的文本转语音（TTS）系统。
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采用时间扭曲、频率掩蔽和时间掩蔽等数据增强方法，提高模型的泛化性和鲁棒性。
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实验结果表明，该系统在保证语音质量的同时，缩短了训练时间。
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仅使用 CNN 组件的 TTS 模型比传统模型如 Tacotron 更加经济高效。
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该系统可以在普通电脑上快速生成合格语音，训练时间仅需 15 小时。
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延伸问答
EM-TTS系统的主要技术基础是什么？
EM-TTS系统基于深度卷积神经网络（CNN）。
EM-TTS系统如何提高模型的泛化性和鲁棒性？
通过采用时间扭曲、频率掩蔽和时间掩蔽等数据增强方法。
EM-TTS系统的训练时间是多少？
该系统的训练时间仅需15小时。
EM-TTS系统在语音质量方面的表现如何？
实验表明，该系统在保证语音质量的同时，显著缩短了训练时间。
与传统模型相比，EM-TTS系统的优势是什么？
EM-TTS系统比传统模型如Tacotron更加经济高效。
EM-TTS系统可以在什么样的设备上运行？
该系统可以在普通电脑上快速生成合格语音。
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