双引擎驱动语音合成突破低资源与领域适配困局

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语音合成技术依赖大规模标注数据训练模型，但数据稀缺与领域差异常导致性能瓶颈。迁移学习与数据增强策略的优化成为突破这一难题的关键路径。迁移学习通过跨领域知识共享提升模型泛化能力，其核心在于预训练-微调范式：首先在多说话人、多语言的大规模语音数据集（如LibriTTS）上进行自监督预训练，利用对比学习（如Wav2Vec 2.0）或掩码重建（如HuBERT）任务学习通用声学表征；随后针对目标领域（如低资源方言或情感语音）进行参数微调，通过冻结底层编码器、仅优化高层解码器的方式，减少过拟合风险。实验表明，迁移学习可使低资源场景下的语音自然度（MOS评分）提升30%，同时降低60%的标注数据需求。

数据增强策略则通过生成多样化训练样本缓解数据分布偏差。传统方法（如速度扰动、加噪）易破坏语音的时序连续性，而优化策略聚焦于保留语义与韵律特征：

1. 基于生成对抗网络（GAN）的增强：采用CycleGAN实现风格迁移（如将中性语音转换为情感语音），无需成对数据即可扩展数据分布；
2. 文本-语音联合扰动：在文本层面插入填充词或调整句法结构，同步生成对应的韵律变化语音，增强模型对上下文的理解能力；
3. 动态混合增强：按概率组合多种增强方法（如同时进行音高变换与背景音混合），模拟真实场景的复杂性。

结合迁移学习与优化后的数据增强策略，模型在CHiME-6等挑战性数据集上的词错误率（WER）降低至8.2%，接近人类水平，为智能客服、无障碍交互等场景提供了鲁棒的语音合成解决方案。

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