本研究探讨了自动语音识别（ASR）系统在非母语英语口音识别中的表现。评估结果显示，Whisper和AssemblyAI在朗读语音中表现最佳，而RevAI在自发语音中效果最佳。研究揭示了不同系统在流畅性处理上的差异，为语言教育者提供了参考。

本文研究了多种文本到语音（TTS）模型的改进方法，包括引入BERT模型以提高语音合成质量，采用多语言合成技术实现跨语言语音转移，以及利用无监督学习增强口音识别。实验结果表明，这些方法在低资源环境下有效提升了语音合成的自然度和准确性。

本文介绍了一种利用自然语言生成的合成语音来增强自动语音识别（ASR）系统的方法。通过结合合成语音与真实语音数据，实验结果表明该方法在LibriSpeech数据集上显著降低了错误率，提升了识别性能。此外，研究探讨了数据增强和无监督训练在口音识别中的应用，发现合成带有口音的语音数据能有效改善模型表现。

本文研究了方言对英语语音识别的影响，提出了基于模型对抗元学习的跨方言识别、语音转换技术和多任务学习模型等改进方法。这些方法显著提高了口音识别的准确性和语音合成质量，尤其在低资源区域的应用中表现优异。