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2025-04-12 更新
Empowering Global Voices: A Data-Efficient, Phoneme-Tone Adaptive Approach to High-Fidelity Speech Synthesis
Authors:Yizhong Geng, Jizhuo Xu, Zeyu Liang, Jinghan Yang, Xiaoyi Shi, Xiaoyu Shen
Text-to-speech (TTS) technology has achieved impressive results for widely spoken languages, yet many under-resourced languages remain challenged by limited data and linguistic complexities. In this paper, we present a novel methodology that integrates a data-optimized framework with an advanced acoustic model to build high-quality TTS systems for low-resource scenarios. We demonstrate the effectiveness of our approach using Thai as an illustrative case, where intricate phonetic rules and sparse resources are effectively addressed. Our method enables zero-shot voice cloning and improved performance across diverse client applications, ranging from finance to healthcare, education, and law. Extensive evaluations - both subjective and objective - confirm that our model meets state-of-the-art standards, offering a scalable solution for TTS production in data-limited settings, with significant implications for broader industry adoption and multilingual accessibility.
文本转语音（TTS）技术在通用语言方面取得了令人印象深刻的结果，然而，对于资源匮乏的语言来说，由于数据有限和语言学上的复杂性，仍然面临诸多挑战。在本文中，我们提出了一种新的方法，它将经过优化的数据框架与先进的声学模型相结合，用于构建适用于低资源场景的高质量TTS系统。我们以泰语作为例证，展示了我们的方法在处理复杂的语音规则和稀缺资源方面的有效性。我们的方法能够实现零样本语音克隆，并在金融、医疗保健、教育和法律等多样化的客户应用程序中提高性能。广泛的主观和客观评估证实，我们的模型符合最新标准，为数据有限环境中的TTS生产提供了可扩展的解决方案，对更广泛的行业采用和多语言访问具有重大意义。
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Summary
本文介绍了针对低资源场景的高质量TTS系统的构建方法。该方法整合了优化数据框架和先进的声学模型，并以泰语为例，解决了复杂的语音规则和稀缺资源的问题。该方法能够实现零成本语音克隆，并在金融、医疗、教育、法律等客户应用程序中表现出优异的性能。评估和测试证明，该模型符合行业标准，为数据有限环境中的TTS生产提供了可扩展的解决方案，对行业的广泛采纳和多语言访问具有重要影响。
Key Takeaways
- 该方法整合数据优化框架和先进声学模型，构建高质量TTS系统，适用于低资源场景。
- 泰语作为例证，展示如何有效应对复杂的语音规则和稀缺资源。
- 实现零成本语音克隆，提升金融、医疗、教育和法律等不同领域客户应用程序的性能。
- 模型符合行业标准，通过主观和客观评估验证其有效性。
- 该方法为数据有限环境中的TTS生产提供了可扩展的解决方案。
- 此方法有助于推动行业的广泛采纳和多语言访问。
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