多模态预训练如何破解跨语言语音合成的「语义鸿沟」与「口音失控」难题

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跨语言语音合成的核心挑战在于解决不同语言间声学单元（如音素、音节）的语义鸿沟。传统方法依赖人工设计的音素映射表或平行语料库，但存在跨语言泛化能力弱、口音控制难等问题。基于多模态预训练模型的声学单元对齐方法通过整合语音、文本、语言特征，实现了跨语言声学单元的自动对齐与迁移。

该方法以多模态预训练模型（如VALL-E X）为基础，其核心步骤包括：

1. 多模态特征提取：利用Transformer架构编码语音的声学特征（如梅尔频谱图）和文本的语义特征，同时引入语言ID嵌入区分源语言与目标语言；
2. 声学单元对齐：通过对比学习或注意力机制，将源语言语音的声学单元（如英语音素）与目标语言文本的语义单元（如中文音节）进行隐式对齐。例如，VALL-E X采用自回归与非自回归结合的编解码器，在训练时使用多语言声学标记和音素序列优化模型，使模型能根据源语言语音和目标语言文本预测目标语音的声学编码；
3. 跨语言生成：在对齐后的多模态表示空间中，通过声码器（如WaveNet）将声学编码转换为目标语言语音波形。实验表明，该方法在零样本跨语言语音合成任务中，MOS评分达4.2，口音控制准确率超90%，显著优于传统流水线方法。

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