研究了方言对同一语言单词发音的影响，提出了一种基于模型对抗元学习算法的跨方言英语语音识别任务，通过实验表明该方法显著优于联合训练。

Mar, 2020

提出了一种利用多级变分自编码器与对抗学习的文本转语音模型，用于解决语音合成和转换中的口音问题，以期构建更具包容性的系统。通过客观评价指标和主观听觉测试对性能进行评估，结果表明与基线相比，口音转换能力有所提高。

Jun, 2024

该研究提出了一种新颖的非自回归框架用于口音转换，通过学习口音无关的语言表示并使用它们来转换源语音中的口音，从而保留说话者的身份。研究还调查了在我们提出的框架中的本地数据和不同声学特征的预训练策略的有效性，并使用主客观度量来全面评估了我们方法的性能。评估结果突出了预训练策略和丰富的语义特征的益处，显著提高了音频质量和可理解性。

Jan, 2024

我们开发了一种实时语音转换模型，具备母语感、最小延迟生成和多样性切换音色、性别和语音口音的能力，从而提高语音质量，增强现有 ASR 系统的识别性能，并适用于实时多用户通信场景。

May, 2024

论文报告了首次对语音转换进行对抗性攻击的尝试，以保护用户的隐私和身份识别。在两个现有的零样本语音转换模型上进行了实验，显示攻击样本具有良好的隐蔽性和转换效果显著。

May, 2020

该论文介绍了一种端到端的跨语言文字转语音方法，使用基于非注意力 Tacotron 架构的模型，并通过使用条件为说话人身份的归一化流网络，实现 TTS 和语音转换（VC）的可同时进行，该方法可以在低资源情景下获得良好效果。

Oct, 2022

本文给出了语音转换技术及其性能评估方法的最新进展概述，并讨论了这些技术的优劣。同时还报告了最近语音转换挑战的表现和提供了可用于语音转换研究的资源概述。

Aug, 2020

在这项工作中，我们将零样本语音克隆和多语言低资源语音合成的任务结合在一起。通过使用语言不可知的元学习（LAML）程序和对 TTS 编码器的修改，我们证明了一个系统可以学习在只有 5 分钟的训练数据下说一个新语言，同时保留了推断新学习语言中甚至看不到的说话者声音的能力，并提供了开源的代码和训练模型。

Oct, 2022

本研究提出利用自监督分离式语音表示学习的新视角进行零样本语音转换，通过在序列变分自编码器中平衡全局说话人表示和时变内容表示之间的信息流实现分离，并应用实时数据增强培训策略以使所学表示不受噪声干扰。在 TIMIT 和 VCTK 数据集上表现出了优越性能，不仅在客观评估上表现良好，而且在主观评估方面具有鲁棒性，即使在源 / 目标语音帧存在噪声的情况下仍能保持不错的性能。

Mar, 2022

该研究使用多语言方法进行零样本多说者语音合成，可在低资源语种上实现零样本语音转换，使用 VITS 模型，经过多项创新修改后，在 VCTK 数据集上实现了最先进的结果，并且可以在少于 1 分钟的输入语音上对 YourTTS 进行微调以获得最佳效果。

Dec, 2021