本文研究跨语种多人语音合成以及跨语种语音转换，并将其应用于自动语音识别（ASR）系统的数据增强。经过大量实验，我们证明了通过使用仅一个目标语言说话者进行模型训练，可以使用语音合成和语音转换来提高目标语言上的 ASR 系统。我们成功地缩小了 ASR 模型训练时使用合成的语音与使用人类语音之间的差距，并通过我们的数据增强方法，在目标语言中仅使用一个真实说话者就能获得有希望的 ASR 训练结果。

Mar, 2022

本文介绍了一种新的数据增强技术，用于文本到语音的任务，能够生成新的（文本，音频）训练样本，而无需额外的数据。该方法可增加训练期间可用的文本条件的多样性，有助于减少过拟合，特别是在低资源环境下。我们将文本和音频段进行替换以确保语法正确性，并采取额外措施确保合成的语音不含有由于组合不一致的音频样本而导致的伪影。感知评估结果表明，我们的方法改善了许多数据集、说话人和 TTS 体系结构的语音质量，并能大大提高基于注意力的 TTS 模型的鲁棒性。

Feb, 2022

本文提出了一种基于 TTS 的数据增强方法，用于改进非自回归 TTS 系统的质量，实验表明该方法显著提高了非自回归 TTS 系统的质量。

Oct, 2020

该论文提出了一种基于文本的情感风格控制接口和跨说话人风格转移方法，利用双模态风格编码器以及新的风格损失函数，实现高质量的表达性语音合成。

Jul, 2022

采用数据增强和 TTS 技术，对 ASR 的训练数据进行扩充，并通过集成语言模型，在 LibriSpeech 数据上建立 end-to-end 模型，相对于半监督技术的效果更好。

May, 2020

通过分析不同合成目标语音对直接语音翻译模型的影响，本文提出了一个多任务框架，通过同时优化不同 TTS 系统的多个目标来提高 S2ST 表现，在 Fisher 西班牙语 - 英语数据集上实现了 2.8 BLEU 的一致改善效果。

Apr, 2023

本文介绍了一种利用自然语言生成的人工语音并结合于现有的自动语音识别系统中的方法，并证明仅需使用语音文本数据就可对 ASR 系统进行增强，相对于数据扩充的基线模型，本方法在 LibriSpeech-100h 上获得了高达 33% 的错误率降低并且相对于最新 ASR 基线模型在 LibriSpeech-960h 上也获得了高达 5% 的未识别词率降低。

Dec, 2019

通过创造人工说话者并利用低质量数据的正交方法，我们改进了当前的说话者适应方法，并修改了基础 Tacotron2 模型以说明这些语料库中固有的通道和方言因素，成功对方言进行语音合成，此外还通过合成质量、说话者和方言相似度进行了评估，并检验了说话者增量法的有效性。

May, 2020

该论文提出了一种名为 SpokenVocab 的数据增强技术，可将机器翻译数据转换为语音翻译数据，从而消除了数据稀缺的问题，并取得了比基线更好的效果，同时适用于代码切换语音翻译领域。

Oct, 2022

提出了 StyleTTS，一种基于风格的生成模型，用于生成具有自然韵律的多样化语音，通过自监督学习表示发声风格，无需明确标记。在内部评估中，该模型在单人和多人语音数据集中均优于最先进的模型。

May, 2022