本研究提出了一种歌词生成框架，解决了音节控制的挑战，支持在词、短语、行和段落层面进行管理，从而提高歌词生成的自然性和准确性。
本研究提出Sylber模型，通过自监督学习生成稳健的音节结构语音表示，实现高效的音节分割和标记化，提升语音理解效率，并展示重建可理解语音的潜力。
本研究提出了一种新的自监督微调方法，旨在从发音单元中分离说话者信息。该方法在音节分段和音节单位质量度量上超越了当前最先进的方法，显示了在无文本模型中促进音节组织的有效性。
该研究提出了一种新颖的非自回归框架，用于口音转换，通过学习口音无关的语言表示并使用它们来转换源语音中的口音，从而保留说话者的身份。研究还调查了在我们提出的框架中的本地数据和不同声学特征的预训练策略的有效性，并使用主客观度量来全面评估了我们方法的性能。评估结果突出了预训练策略和丰富的语义特征的益处，显著提高了音频质量和可理解性。
本文提出了一种可扩展的文本转语音方法，通过预测强调词的持续时间来改善自然度，测试表明该方法可以提高强调单词的识别率。
本文介绍了单个元音字母和常见组合的发音规则，包括不同类型音节中的发音和非重读音节中的发音规则。
最终函数 🔗最近在抓取 Rice 大学的博士生姓名，并从中获取到中国人的姓名。由于博士有中国人和外国人，而中国人的姓名是由拼音组成，所以最终需求是这样的
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