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。

本文介绍了一种适用于低资源环境的基于神经网络的语音克隆系统。该系统通过多说话人和多语言合成，能够在少量音频样本下实现高自然度和相似度的语音合成。同时，研究探讨了迁移学习在少样本语音克隆中的应用，预测未来定制化TTS模型将更为普遍。

本文介绍了一种神经文本转语音系统，利用变分自动编码器实现韵律特征转移，解决文本缺失问题。研究涵盖音频特征训练、语调生成、语音克隆及多语言合成等技术，提升合成语音的自然度和表现力，并在低资源语言中实现高质量语音生成。

本文探讨了结合零样本语音克隆与多语言低资源语音合成的方法。通过元学习和TTS编码器的改进，系统能够在仅5分钟训练数据下学习新语言，并保留说话者声音的推断能力。研究表明，该模型在多语言语音合成中表现自然且准确，显著提高了低资源语言的TTS系统开发效率。

本文介绍了一种基于语音活动投影（VAP）模型的实时交替预测系统，结合神经声学模型与大型语言模型（LLM），实现更自然的口语对话交互。同时，研究提出了跨语言语音合成框架和多语言模型，优化了多语言环境下的性能，展示了在资源匮乏情况下的有效性。