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利用数据增强条件式鉴别器训练基于生成对抗网络的声码器模型
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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
该文章介绍了一种基于生成对抗网络（GAN）的声码器，用于语音合成。作者提出了一种基于增强条件鉴别器（AugCondD）的方法，能够在有限数据条件下提高语音质量。实验结果表明，该方法在充足数据条件下能够达到可比较的语音质量。
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关键要点
- 文章介绍了一种基于生成对抗网络（GAN）的声码器，用于语音合成。
- 提出了一种基于增强条件鉴别器（AugCondD）的方法，旨在提高有限数据条件下的语音质量。
- 该方法通过考虑增强状态来评估输入语音，避免限制原始非增强分布的学习。
- 实验结果表明，AugCondD在有限数据条件下能够提高语音质量。
- 在充足数据条件下，AugCondD能够达到可比较的语音质量。
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