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

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

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

本文介绍了一种基于 Tacotron 2 的非注意力 Tacotron 模型，用显式的持续时间预测器替代了注意力机制，从而显著提高了稳健性检测度量，并通过使用预先训练的语音识别模型引入两个指标进行大规模稳健性评估。

Oct, 2020

我们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，其中所有模块均基于扩散模型构建，非自回归框架增强了可控性，持续时间扩散模型实现了多样化的韵律表达。

Sep, 2023

利用 LibriSpeech 数据集，将合成语音与自然语音数据集相结合，使用神经网络训练的端到端自动语音识别模型达到了最新的状态，极大地推动了自动语音识别技术的进步。

Nov, 2018

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

本文提出了一种新的持续时间建模方法，基于循环统计模型训练每个时间步长（声学帧）输出电话转换概率，该方法可以模拟任何支持非负整数的分布，生成基于预测持续时间的中位数，结果表明该方法在大体上和现有基准方法有竞争力。

Aug, 2016

本文提出了一个多阶段训练策略， 包括数据增强，编码器冻结和参数正则化，并利用人工合成音频提高医疗用途语音识别（ASR）的识别性能，降低了生产数据的成本和依赖性。

Jun, 2021

本文提出了一种可扩展的方法来产生高质量的文本转语音 (TTS) 的强调效果，并在不需要录音或注释的情况下实现，通过预测强调词的持续时间的简单但有效的方法，比光谱图修改技术更好地改善自然度 7.3％，并通过 40％正确测试强调的单词在一个女性 en-US 参考语音的句子中的识别。

Jul, 2023