该研究提出了一种基于循环一致性对抗网络和自编码器的声音转换与身份识别方法，能够在无平行数据的情况下实现高质量语音转换，展示了在零样本设置下的语音克隆和多语言合成能力，显著提高了合成语音的自然度和相似性。
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