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。
本文探讨了音频特征识别、口音转换和韵律信息学习等语音处理技术。研究表明，使用wav2vec 2.0和对抗学习等先进模型，可以有效提高口音识别和转换的准确性与自然度，推动语音到语音翻译系统的发展。
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。
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