本研究提出了Llasa框架，解决了基于大语言模型的文本到语音系统在训练和推理阶段的计算能力扩展问题。实验结果表明，延长训练时间可以显著提升合成语音的自然性、复杂性和情感表现。

本研究提出了Speech-Forensics数据集，旨在解决合成语音与真实语音的检测问题。该数据集包含真实、合成及部分伪造的语音样本。通过TEmporal Speech LocalizaTion网络（TEST），实现了真实性检测和伪造片段定位，模型性能优异，为未来研究奠定了基础。

本研究分析了合成语音检测器在恶意攻击下的不足，特别是音频转码和背景噪音对其性能的影响，指出现有检测方法的脆弱性，并呼吁开发更强的检测技术以应对不断演变的威胁。

本研究探讨了合成语音的检测技术，提出了多种新方法和数据集，以应对AI生成语音带来的隐私和伦理挑战。通过优化模型和数据集，显著提高了检测准确率，强调了音频水印技术和深伪检测的重要性。

本研究提出了多种合成语音生成方法，以提高发音错误检测的准确性，并开发了新数据集RedPen用于评估语音模型。通过合成数据训练，显著提升了纠错模型的性能，解决了对人类语音数据的依赖问题。此外，研究还探讨了伪造音频检测和标点恢复模型的改进，强调了人类知识在技术中的重要性。

本文介绍了多种语音处理技术，包括CTC模型对齐算法、Diff-TTSG合成语音与手势的联合学习模型、Dynamic-SUPERB基准评估平台、H-UDM不流利演讲建模方法及YOLO-Stutter检测技术，旨在提高语音对齐、合成质量和不流利检测的准确性与效率。

合成语音的逼真性不断增强，但伦理问题也随之出现。音频水印技术可以解决虚假信息传播的问题，但在面对干扰时仍不稳健。本文提出了一个评估音频水印技术稳健性的系统化基准，结果显示当前技术脆弱，需要更稳健和公平的音频水印技术。

本文提出了基于Transformer的深度学习模型解决音频视觉语音修复问题，实验结果显示该模型优于之前的音频-视觉模型和音频模型。使用AV-HuBERT提取的视觉特征可合成语音。

Uber、Twitter、梅塔、Voicebox、谷歌、亚马逊、Spotify、Canva和Salesforce等公司推出了各种基于人工智能的新产品和服务，包括全长视频广告、音乐生成器、合成语音、虚拟试穿工具、AI总结购物应用程序、开发者平台和AI工具等。