大型语言模型在文本处理中的成功促使其应用于语音建模，但现有语音标记主要关注语言特征，忽视韵律信息，导致生成语音自然性不足。为此，我们提出一种端到端的变分方法，自动学习连续语音属性，增强语义标记，避免手动特征提取。
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。
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