本文采用参数效率学习（PEL）技术，基于最优传输（OT）理论，引入无监督损失来最大化源域和目标域之间的差异，建立一个资源高效的低资源口音自适应文本到语音（TTS）模型，提高 Mandarin 口音自适应的自然度和性能的实验结果证明了该方法的竞争性。

May, 2023

Neural speech synthesis and domain adaptation in text-to-speech (TTS) achieved state-of-the-art performance using HyperTTS, a parameter-efficient model with Adapter blocks conditioned on speaker representations through a dynamic hypernetwork.

Apr, 2024

本文介绍一种多语言语音合成方法，该方法使用上下文参数生成的元学习概念，使用更少的训练数据和更多的语言产生自然音质的多语言语音；其模型使用 Tacotron 2 和完全卷积输入文本编码器，在训练中使用 CSS10 数据集和新的基于 5 种语言的通用语音数据集，同时使用对抗分类器和梯度反转层增强语音克隆。实验结果表明，该模型跨语言信息共享效果良好，在 “代码切换” 语音合成中表现更自然、准确。

Aug, 2020

本文针对低资源语言语音合成任务，提出了从高资源语言中迁移知识的方法，并通过学习源与目标语言之间的语言符号映射，有效地构建了 TTS 系统，初步实验表明，只需要约 15 分钟的成对数据即可获得相对良好的 TTS 系统。

Apr, 2019

使用端到端深度学习方法构建的文本到语音系统，通过高资源语言数据和合成数据进行迁移学习，利用目标语言中的现有单语者文本到语音系统生成领域内合成数据，实现在低资源环境下训练高质量的单语者文本到语音系统，证明了双重预训练和仅解码器微调的重要性，并提出了一种低成本的自定义文本到语音模型训练解决方案。

Dec, 2023

本研究提出了一种参数高效的少样本说话人自适应方法，通过使用可训练轻量级模块 (residual adapters) 来增加骨干模型 (backbone model) 实现对各种目标说话人的共享，可以在保持语音自然性和说话人相似性的同时仅使用上亿模型参数的 0.1％。

Oct, 2022

本文研究一种可转移的音位嵌入框架，旨在解决少样本跨语言语音合成问题。在 8 分钟以下数据提供的极少样本情况下，作者提出了包括基于音位 TTS 模型和码本模块在内的框架。通过利用音位级平均的自我监督学习特征，实现了合成语音质量的有效改进。实验证明，使用 30 秒左右数据就能够合成出可理解的说话声音。

Jun, 2022

本文提出一种基于预训练的参数高效迁移学习框架，使用共享的超网络对预训练语言模型进行微调，支持语言和视觉任务，并在多任务学习中具有较好的性能和转移能力。

Mar, 2022

本文为多语言语音翻译（ST）提供了适配器的完整分析，其中适配器调整在 NLP 中作为微调的高效替代品，可使 ST 针对特定语言对进行专门优化，并从自动语音识别（ASR）任务和预先训练的 mBART 模型中进行转移，同时节省大量参数，具有与完全微调相当的可比结果。

Jun, 2021

本文旨在通过使用多语言方法探究转移学习在以端到端神经模型进行口语翻译中的有效性，结果表明，使用目标语言嵌入语义空间可以更有效地区分不同目标语言并改进结果，其中当对相似语言进行翻译时效果更为显著，特别是数据不足的情况下。

Oct, 2019