通过引入Articulatory Generator至Generative Adversarial Network范式，研究提出了一种新的无监督生成语音生成/合成模型。该模型能够以完全无监督的方式生成关节表征，更加贴近于人类语音生成。研究表明，该网络能够像人类一样在语音生产过程中控制关节，并生成训练分布中存在和缺失的词语。这对人类语言的认知模型和言语技术产生了重要的影响。