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

本文提出了一种基于声音对齐、语言属性和翻译的数据增强方法，通过从后缀内存中的文本和音频数据中进行采样，翻译增强后的转录结果，最后重新组合连接的音频段和生成的翻译，不仅训练了机器翻译系统，还使用了基本的现成组件，其资源需求与知识蒸馏相似，但对于五种语言对和两种欧洲议会会议语言对的 CoVoST 2 和 Europarl-ST，在 BLEU 分数上能够持续提高至多 0.9 和 1.1 个点。

Mar, 2022

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

文章提出了一种使用语音合成生成大规模合成数据集的方法，以克服要求领域内语音数据记录的问题，并在两个开源数据集上进行实验证明该方法在作为训练数据的唯一来源和数据扩充形式时的有效性。

Oct, 2019

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

本文探讨了使用预训练的机器翻译或文本到语音合成模型将弱监督数据转化为语音到翻译对对于 ST 的训练比多任务学习效果更好的问题，展示了只使用弱监督数据即可以获得高质量的终到端 ST 模型，并讨论了避免模型对合成的语音过度拟合的方法。

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

本文提出了一种通过机器学习方法处理低资源语言中语音理解数据的方法，通过多个模型同时对不同扩充的训练数据对彼此提供监督信号，实现了对数据的去噪处理，在两个基准数据集上的实验结果表明，我们的方法优于现有技术达 3.05% 和 4.24% 的性能表现。

Sep, 2021

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