Feb, 2022

低资源表达文本朗读的分布增强

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TL;DR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。
data augmentationtext-to-speechtrainingoverfittingspeech quality
发现论文，激发创造
  • 低资源语音识别的语音合成数据增强

    本研究旨在提出一种新的数据增强方法来改善自动语音识别模型，该方法生成合成文本和合成音频，使用该方法可以提高 Quechua 语言的 ASR 模型的词错误率（WER）达到 8.73％的改善。

    Apr, 2022

  • TTS-by-TTS: 基于 TTS 的数据增强技术，实现快速高质量语音合成

    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

  • 数据增强用于文本转语音的跨说话人风格转移

    使用语音转换进行数据增强，构建单说话人多风格的 TTS 系统，实现控制不同说话人的风格和保留目标说话人身份的表达性语音转换。

    Feb, 2022

  • 无需更多数据：通过文本到语音数据增强来提高端到端语音识别

    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

  • 使用语音合成进行语音识别数据增强的文本生成

    本文探讨使用预训练神经网络和传统文本增强方法来进行自动语音识别数据的文本增强，并利用文本转语音系统将生成的合成文本转换为合成语音并添加到自动语音识别训练数据中，实验结果表明使用现代神经方法的文本增强是提高自动语音识别系统准确性的可行工具

    May, 2023

  • 为增强 ASR 训练而选择文本转语音数据

    本文提出了一种方法，通过训练神经网络来选择合适的合成语音样本，使其作为自动语音识别模型的辅助训练数据，这在训练中包括有实际的标注数据和合成的数据。在实验中，我们发现将与真实语音具有较大差异性的合成样本（由于词汇差异等原因）纳入到训练中对于提高语音识别性能至关重要，同时，我们的方法可以显著减小文本 — 语音转换（TTS）数据的大小。

    May, 2023

  • 为注意力语音识别系统生成合成音频数据

    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

  • 以深假音频作为训练自动语音转文字模型的数据增强技术

    使用深度伪造音频的数据增广技术，通过在各种情景下训练语音转文字模型，验证了提出的框架。

    Sep, 2023

  • 低资源语言的分布式数据增强方法

    通过提出易分布数据增强（EDDA）和类型特定的相似词替换（TSSR）两种扩展方法，利用语义词上下文信息和词性标签进行词替换和增强，我们展示了这些方法在低资源语言的两个代表数据集上通过 F1 分数度量的实用性，证明了增强数据可以在低资源环境中提高分类性能。

    Sep, 2023

  • 基于分段增强的语音翻译数据效用最大化（SegAugment）

    提出了一种名为 SegAugment 的数据增强方法，通过音频分割系统重新分割每个文档的语音，以获取多个目标文本，并得到多个和不同的句子级视图，实现了语音翻译中的数据增强，平均 BLEU 分数增加了 2.2 个点，并且在低资源场景下增加了 4.7 个 BLEU 点。

    Dec, 2022