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。

本文提出了一种基于扩散模型的最小监督高保真语音合成方法，增强了可控性并实现多样化韵律表达。通过层次结构预测音素级韵律特征，实验结果表明该方法在音频质量和自然性方面优于其他模型。此外，研究还探讨了基于神经机器翻译的全自动文本语音模型和数据增强方法，显著提升了非自回归TTS系统的质量。

该文介绍了一种利用神经网络驱动的语音合成系统，通过CUC-VAE S2框架实现了上下文敏感的韵律特征生成和模拟人类语音韵律生成的实现方式。该系统解决了表达性语音和无缝编辑的问题，并在文本转语音和语音编辑两个方面提出了实用的算法，实验证明这些模型显著提升了语音合成和编辑的效果。

本文研究了英语、韩语和泰米尔语三种语言的语音障碍者讲话数据集，分析了39个声学测量标准对语音质量、发音和韵律的影响。结果显示，发音特征是语言无关的，而声音质量和韵律特征则呈现不同的语言特征。实验结果还表明，不同的语音维度在不同的语言中发挥不同的作用。这篇论文为语音病理学做出了贡献，区分了语音障碍者可懂性分类中的语言无关和语言相关的测量标准。