語音識別與合成作業指導書TOC\o"1-2"\h\u8420第一章緒論 3308701.1語音識別與合成概述 3110651.2發展歷程與現狀 3126301.2.1發展歷程 390571.2.2現狀 3258051.3應用領域 3112221.3.1信息檢索 3325161.3.2智能 4281711.3.3語音翻譯 47491.3.4教育輔助 428991.3.5醫療輔助 45677第二章語音信號處理基礎 4240472.1語音信號的特性 441972.1.1物理特性 4214362.1.2生理特性 4209272.1.3心理特性 5140972.2語音信號預處理 56992.2.1噪聲抑制 581412.2.2預加重 5121812.2.3分幀 5219342.3常用特征提取方法 59632.3.1短時能量和短時平均能量 5302972.3.2零交叉率 5200442.3.3倒譜特征 512202.3.4線性預測系數 5322762.3.5梅爾頻率倒譜系數 629928第三章語音識別技術 6320823.1語音識別基本原理 676373.2隱馬爾可夫模型 6199003.3深度學習在語音識別中的應用 63492第四章語音合成技術 749274.1語音合成基本原理 7219914.2合成方法與算法 7269314.3自然度與流暢度優化 823670第五章語音識別與合成系統設計 8323615.1系統架構 8235035.1.1系統整體架構 857745.1.2各組成部分功能 9223805.2關鍵技術模塊設計 9173305.2.1聲學模型 9111835.2.2 92455.2.3語音合成 10241585.3功能評估與優化 10244855.3.1功能評估指標 10152945.3.2優化方法 1016983第六章語音識別功能優化 10281136.1識別準確率提升策略 10158106.1.1模型選擇與訓練 10261836.1.2特征提取與優化 11136606.1.3優化 11310036.2實時性優化 11148696.2.1算法優化 11135576.2.2硬件加速 1191166.2.3代碼優化 11122326.3抗噪功能優化 11248466.3.1噪聲抑制 11290056.3.2魯棒性增強 1292306.3.3聲學模型與融合 1212861第七章語音合成功能優化 12249727.1合成音質優化 1278047.1.1引言 12158117.1.2音庫構建優化 12311317.1.3聲碼器選擇與優化 12259157.1.4參數調整與優化 12164677.2合成速度優化 1289167.2.1引言 12304387.2.2算法優化 13171847.2.3硬件加速 1350087.3個性化語音合成 1360417.3.1引言 13116237.3.2音色調整 13164987.3.3語速控制 1370077.3.4情感表達 1323067第八章語音識別與合成評測方法 13195348.1評測指標 13214208.2評測方法 14102728.3評測工具與平臺 147628第九章語音識別與合成前沿技術 1529729.1端到端語音識別 1576489.1.1深度神經網絡（DNN） 15152119.1.2卷積神經網絡（CNN） 15285349.1.3循環神經網絡（RNN） 15205449.1.4Transformer 1536629.2零樣本語音合成 15279859.2.1基于深度模型的方法 1654909.2.2基于樣本的方法 16234249.3跨語種語音識別與合成 16256539.3.1多語種共享模型 16140539.3.2零樣本遷移學習 16164109.3.3語言無關特征提取 162459第十章語音識別與合成在我國的應用與發展 1674510.1政策與產業現狀 161791610.2我國語音識別與合成技術研究進展 17780810.3未來發展趨勢與挑戰 17第一章緒論1.1語音識別與合成概述語音識別與合成是人工智能領域的重要分支，其主要研究如何使計算機理解和人類語音。語音識別是指通過機器學習、深度學習等算法，將人類語音信號轉換為文本的過程；語音合成則是指將文本信息轉換為自然流暢的語音輸出。語音識別與合成技術在人工智能、計算機科學、語言學等多個領域具有廣泛的應用價值。1.2發展歷程與現狀1.2.1發展歷程語音識別與合成技術的研究始于20世紀50年代。當時，研究者們主要關注于規則驅動的方法，即通過人工編寫規則來識別和語音。但是這種方法在處理復雜、多變的語音信號時效果不佳。20世紀80年代，統計方法開始應用于語音識別與合成領域，使得識別和質量得到了顯著提升。1.2.2現狀計算機功能的提高和大數據技術的發展，語音識別與合成技術取得了突飛猛進的進展。目前主流的語音識別方法包括深度神經網絡（DNN）、卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）等。在語音合成方面，基于深度學習的文本到語音（TTS）系統已經取得了較好的效果，可以自然流暢的語音。1.3應用領域語音識別與合成技術在多個領域具有廣泛的應用：1.3.1信息檢索語音識別技術可以應用于搜索引擎，用戶通過語音輸入查詢信息，大大提高了信息檢索的便捷性。1.3.2智能智能如Siri、小愛同學等，都采用了語音識別與合成技術，為用戶提供語音交互的體驗。1.3.3語音翻譯語音識別與合成技術在語音翻譯領域具有重要作用，可以實現實時語音翻譯，方便跨國交流。1.3.4教育輔助語音識別與合成技術可以應用于教育領域，輔助學生學習發音、聽力等課程。1.3.5醫療輔助對于一些不能說話或說話困難的病人，語音識別與合成技術可以輔助他們進行交流。語音識別與合成技術還廣泛應用于智能家居、無人駕駛、金融支付等領域，為人類生活帶來諸多便利。第二章語音信號處理基礎2.1語音信號的特性2.1.1物理特性語音信號是一種復雜的非線性時變信號，它包含了一系列隨時間變化的物理參數，如頻率、振幅和相位。語音信號的物理特性主要體現在以下幾個方面：頻譜特性：語音信號的頻譜分布廣泛，涵蓋了從低頻到高頻的各個頻率成分。時域特性：語音信號在時域上表現為連續的波形，其波形特征與發音部位、發音方式和發音強度等因素密切相關。非平穩特性：語音信號具有非平穩性，即其統計特性隨時間變化而變化。2.1.2生理特性語音信號的生理特性主要體現在發音器官的運動過程中，包括聲帶振動、聲道共鳴和口腔、鼻腔等共鳴腔的作用。這些生理特性決定了語音信號的音調、音量和音色等特征。2.1.3心理特性語音信號的心理特性是指人們在感知、理解和產生語音時的心理活動。這包括對語音信號的識別、理解、記憶和表達等過程。語音信號的心理特性使得語音識別與合成技術具有更高的難度。2.2語音信號預處理2.2.1噪聲抑制在實際應用中，語音信號往往受到各種噪聲的干擾。為了提高語音識別與合成的功能，需要對語音信號進行噪聲抑制。常用的噪聲抑制方法有譜減法、維納濾波和自適應濾波等。2.2.2預加重預加重是通過對語音信號進行微分處理，增強語音信號的高頻成分，從而提高語音識別與合成的功能。預加重處理可以突出語音信號的細節特征，有助于提高特征提取的準確性。2.2.3分幀為了便于分析語音信號，通常將語音信號分為若干個等長度的幀。分幀處理有助于提取語音信號的短時特性，為后續的特征提取和模型訓練提供基礎。2.3常用特征提取方法2.3.1短時能量和短時平均能量短時能量和短時平均能量是衡量語音信號能量變化的特征。它們可以反映語音信號的強度變化，對語音識別和合成具有重要意義。2.3.2零交叉率零交叉率（ZeroCrossingRate，ZCR）是指語音信號在單位時間內過零點的次數。它反映了語音信號的頻率變化，對語音識別和合成具有參考價值。2.3.3倒譜特征倒譜特征是通過對語音信號進行傅里葉變換和取對數處理后，再進行逆傅里葉變換得到的。倒譜特征可以反映語音信號的共振特性，對語音識別和合成有重要作用。2.3.4線性預測系數線性預測系數（LinearPredictionCoefficients，LPC）是通過對語音信號進行線性預測得到的參數。它們可以描述語音信號的聲道特性，對語音識別和合成具有重要意義。2.3.5梅爾頻率倒譜系數梅爾頻率倒譜系數（MelFrequencyCepstralCoefficients，MFCC）是將語音信號經過梅爾濾波器組處理，再進行對數運算和離散余弦變換得到的特征。MFCC在語音識別和合成領域具有廣泛的應用。第三章語音識別技術3.1語音識別基本原理語音識別技術是一種將人類語音信號轉換為文本或命令的技術。其基本原理主要包括以下幾個步驟：（1）語音信號的預處理：預處理是對原始語音信號進行必要的處理，以降低噪聲干擾和提取有效信息。主要操作包括去噪、增強、端點檢測等。（2）特征提取：特征提取是將預處理后的語音信號轉換為便于識別的特征向量。常見的特征提取方法有梅爾頻率倒譜系數（MFCC）、線性預測系數（LPC）等。（3）模式匹配與分類：將提取到的特征向量與訓練好的語音模型進行匹配，找到最相似的語言單元，從而完成語音識別。3.2隱馬爾可夫模型隱馬爾可夫模型（HMM）是一種統計模型，用于描述一個系統在不同狀態之間的轉移概率以及觀測到某一狀態的概率。在語音識別中，HMM可以用于描述語音信號的時序特性。HMM包括以下五個基本要素：（1）狀態集合：表示語音信號中的各個狀態，如音素、音節等。（2）狀態轉移概率矩陣：描述了在任意兩個狀態之間的轉移概率。（3）觀測概率矩陣：描述了在某一狀態下觀測到某一特征向量的概率。（4）初始狀態概率向量：描述了語音信號開始時處于各個狀態的概率。（5）最終狀態概率向量：描述了語音信號結束時處于各個狀態的概率。通過訓練HMM模型，可以實現對語音信號的建模，從而進行語音識別。3.3深度學習在語音識別中的應用深度學習技術在語音識別領域取得了顯著的成果。以下是一些常見的深度學習模型及其在語音識別中的應用：（1）循環神經網絡（RNN）：RNN是一種具有短期記憶能力的神經網絡，可以有效地處理時序數據。在語音識別中，RNN可以用來建模語音信號的時序特性，提高識別準確率。（2）長短期記憶網絡（LSTM）：LSTM是一種改進的RNN模型，具有更長的記憶能力。在語音識別中，LSTM可以有效地解決長時序問題，提高識別效果。（3）卷積神經網絡（CNN）：CNN具有強大的特征提取能力，可以用于語音信號的特征提取。在語音識別中，CNN可以提取到更高維度的特征，提高識別準確率。（4）深度神經網絡（DNN）：DNN是一種多層的神經網絡模型，具有強大的非線性映射能力。在語音識別中，DNN可以用于聲學模型和的構建，提高識別功能。（5）注意力機制（Attention）：注意力機制是一種使模型能夠關注到關鍵信息的技術。在語音識別中，注意力機制可以有效地提高模型對語音信號的建模能力。深度學習技術的不斷發展，未來在語音識別領域將有更多的應用場景和模型出現，為語音識別技術的發展帶來新的機遇。第四章語音合成技術4.1語音合成基本原理語音合成，即將文本信息轉換為語音信號的過程，其基本原理涉及語音信號處理、數字信號處理以及語言學等多個領域。語音合成系統通常包括文本分析、音素轉換、聲音合成三個主要階段。文本分析階段將輸入的文本信息進行預處理，包括分詞、詞性標注、句法分析等，以便于后續的音素轉換。音素轉換階段將文本信息轉換為音素序列，這一過程需要考慮漢語的聲韻調特點，保證音素的準確性。聲音合成階段將音素序列轉換為連續的語音信號，這一過程涉及數字信號處理技術，如波形合成、共振峰合成等。4.2合成方法與算法目前主流的語音合成方法有波形拼接合成、參數合成和神經網絡合成三種。波形拼接合成方法通過對原始語音進行切分、拼接，形成連續的語音流。該方法在保證語音自然度的同時具有較高的合成效率。但是波形拼接合成存在一定的局限性，如難以處理非特定人語音、發音速度變化等問題。參數合成方法基于語音信號參數模型，通過調整模型參數語音。該方法具有良好的魯棒性和適應性，但語音自然度相對較低。神經網絡合成方法利用深度學習技術，學習大量語音數據，高質量的語音。該方法在保證語音自然度的同時具有良好的泛化能力。但是神經網絡合成方法的計算復雜度較高，對硬件資源要求較高。4.3自然度與流暢度優化為了提高語音合成的自然度和流暢度，研究人員提出了以下幾種優化策略：（1）聲韻調優化：通過調整聲韻調的分布，使語音更符合漢語發音規律。（2）語音平滑：對合成語音進行平滑處理，減少拼接過程中的不自然感。（3）重音與語調優化：根據句子的語義和語境，合理調整重音和語調，提高語音的自然度和表達性。（4）韻律優化：通過調整語音的節奏、停頓等韻律特征，使語音更加流暢。（5）情感表達：根據文本的情感內容，具有情感色彩的語音，提高語音的自然度和表現力。語音合成技術的優化目標是使合成語音在自然度、流暢度、情感表達等方面盡可能接近真實人類發音。語音識別與合成技術的不斷發展，相信未來的語音合成系統將更好地滿足人類的需求。第五章語音識別與合成系統設計5.1系統架構系統架構是語音識別與合成系統的核心組成部分，其設計應遵循模塊化、層次化和可擴展性的原則。本節主要介紹系統的整體架構及其各組成部分的功能。5.1.1系統整體架構本系統的整體架構分為以下幾個層次：（1）輸入層：接收用戶輸入的語音信號，并進行預處理；（2）特征提取層：對預處理后的語音信號進行特征提取，得到語音特征參數；（3）模型訓練層：使用訓練數據集對聲學模型和進行訓練；（4）識別與合成層：根據提取的語音特征參數，通過聲學模型和進行識別與合成；（5）輸出層：輸出識別結果或合成語音。5.1.2各組成部分功能（1）輸入層：負責接收用戶輸入的語音信號，并進行預處理，包括去噪、端點檢測等；（2）特征提取層：對預處理后的語音信號進行特征提取，常用的特征提取方法有梅爾頻率倒譜系數（MFCC）、濾波器組（FilterBanks）等；（3）模型訓練層：使用訓練數據集對聲學模型和進行訓練，聲學模型負責將語音特征參數轉換為聲學概率分布，負責對識別結果進行約束；（4）識別與合成層：根據提取的語音特征參數，通過聲學模型和進行識別與合成，識別過程包括聲學模型解碼和解碼，合成過程包括文本到語音轉換和語音；（5）輸出層：輸出識別結果或合成語音。5.2關鍵技術模塊設計本節主要介紹語音識別與合成系統中的關鍵技術模塊設計。5.2.1聲學模型聲學模型是語音識別與合成系統的核心模塊，其作用是將語音特征參數轉換為聲學概率分布。本系統采用深度神經網絡（DNN）作為聲學模型，主要包括以下幾個部分：（1）輸入層：接收語音特征參數；（2）隱藏層：采用多層感知機（MLP）結構，對輸入的語音特征參數進行非線性變換；（3）輸出層：輸出聲學概率分布。5.2.2用于對識別結果進行約束，提高識別準確率。本系統采用Ngram，主要包括以下幾個部分：（1）輸入層：接收識別結果；（2）隱藏層：采用多層感知機（MLP）結構，對輸入的識別結果進行非線性變換；（3）輸出層：輸出識別概率分布。5.2.3語音合成語音合成模塊負責將文本轉換為合成語音。本系統采用基于深度神經網絡的語音合成方法，主要包括以下幾個部分：（1）輸入層：接收文本；（2）文本到音素轉換：將文本轉換為音素序列；（3）音素到語音轉換：采用深度神經網絡（DNN）將音素序列轉換為語音信號；（4）語音：對的語音信號進行后處理，得到最終的合成語音。5.3功能評估與優化功能評估與優化是語音識別與合成系統設計的重要環節，本節主要介紹系統的功能評估指標及優化方法。5.3.1功能評估指標（1）識別準確率：評估識別結果的準確性；（2）識別速度：評估識別過程的實時性；（3）合成語音質量：評估合成語音的自然度和可懂度。5.3.2優化方法（1）數據增強：通過數據增強方法擴充訓練數據集，提高模型的泛化能力；（2）模型融合：采用多模型融合策略，提高識別準確率；（3）參數調優：通過調整模型參數，優化模型功能；（4）硬件加速：利用GPU等硬件資源，提高系統運行速度。第六章語音識別功能優化6.1識別準確率提升策略6.1.1模型選擇與訓練為提高語音識別準確率，首先需選擇合適的模型進行訓練。常見模型包括深度神經網絡（DNN）、循環神經網絡（RNN）和卷積神經網絡（CNN）。可根據實際應用場景和需求，選擇合適的模型進行訓練。在模型訓練過程中，需關注以下幾點：（1）數據集：選用豐富、多樣的語音數據集，保證模型能夠學習到各種語音特征。（2）數據預處理：對原始語音數據進行預處理，如去噪、增強等，以提高模型輸入質量。（3）參數調整：根據模型特點，合理調整超參數，如學習率、批次大小等。6.1.2特征提取與優化（1）特征提取：選擇合適的聲學特征，如梅爾頻率倒譜系數（MFCC）、濾波器組（FBank）等。（2）特征優化：對提取的聲學特征進行優化，如維數降低、歸一化等。6.1.3優化（1）選擇：根據應用場景，選擇合適的，如Ngram、神經網絡等。（2）模型訓練：對進行充分訓練，以捕獲語音序列的統計規律。（3）模型融合：將聲學模型和進行融合，提高識別準確率。6.2實時性優化6.2.1算法優化（1）算法簡化：對復雜算法進行簡化，減少計算量。（2）矩陣運算優化：利用矩陣運算加速算法，如使用BLAS庫等。6.2.2硬件加速（1）GPU加速：利用GPU進行并行計算，提高識別速度。（2）定制硬件：針對特定場景，設計定制硬件，如FPGA、ASIC等。6.2.3代碼優化（1）循環展開：對循環進行展開，減少循環次數。（2）內存優化：合理分配內存，減少內存訪問開銷。6.3抗噪功能優化6.3.1噪聲抑制（1）前端處理：對原始語音進行預處理，如去噪、增強等。（2）噪聲模型：構建噪聲模型，對噪聲進行建模。6.3.2魯棒性增強（1）模型調整：對聲學模型進行調整，使其具有更好的魯棒性。（2）特征增強：對提取的聲學特征進行增強，提高抗噪功能。6.3.3聲學模型與融合（1）融合策略：采用聲學模型與的融合策略，提高抗噪功能。（2）模型調整：針對噪聲環境，對模型進行相應調整。第七章語音合成功能優化7.1合成音質優化7.1.1引言在語音合成系統中，合成音質是評價系統功能的重要指標之一。為了提高合成音質，需要對語音合成過程中的各個環節進行優化。以下將從音庫構建、聲碼器選擇、參數調整等方面展開論述。7.1.2音庫構建優化（1）音庫采集：保證采集到的原始語音樣本具有高質量的音質，避免噪聲和干擾。（2）音庫拼接：在拼接過程中，注意音素、音節和詞語的邊界處理，降低拼接痕跡。（3）音庫壓縮：采用高效的壓縮算法，減小音庫體積，同時保持音質。7.1.3聲碼器選擇與優化（1）聲碼器類型：根據應用場景和功能需求，選擇合適的聲碼器，如WaveNet、Tacotron等。（2）聲碼器參數：調整聲碼器參數，如濾波器長度、采樣率等，以適應不同場景的需求。7.1.4參數調整與優化（1）語音參數：通過調整語音參數，如基頻、時長、能量等，改善合成音質。（2）聲學模型參數：優化聲學模型參數，提高語音合成系統的功能。7.2合成速度優化7.2.1引言合成速度是語音合成系統在實際應用中的重要指標。以下將從算法優化、硬件加速等方面探討合成速度的優化。7.2.2算法優化（1）模型簡化：簡化聲學模型和聲碼器結構，降低計算復雜度。（2）并行計算：采用并行計算技術，提高合成速度。（3）緩存機制：對常用語音片段進行緩存，減少重復計算。7.2.3硬件加速（1）GPU加速：利用GPU進行語音合成計算，提高合成速度。（2）FPGA加速：采用FPGA實現硬件加速，降低延遲。7.3個性化語音合成7.3.1引言個性化語音合成是指根據用戶需求和場景特點，具有個性化特點的語音。以下將從音色調整、語速控制、情感表達等方面展開論述。7.3.2音色調整（1）音色庫：構建音色庫，包含不同音色的語音樣本。（2）音色轉換：采用音色轉換技術，實現音色的調整。7.3.3語速控制（1）語速參數：調整語速參數，實現不同語速的合成。（2）語調控制：結合語調控制，使語音更自然。7.3.4情感表達（1）情感庫：構建情感庫，包含不同情感的語音樣本。（2）情感合成：結合情感庫和語音合成技術，實現情感表達的個性化合成。第八章語音識別與合成評測方法8.1評測指標語音識別與合成的評測是衡量系統功能的重要環節，評測指標的選擇對于客觀、公正地評價系統具有重要意義。常用的評測指標包括以下幾種：（1）識別準確率：指正確識別的語音幀數與總語音幀數的比值，反映了語音識別系統的準確性。（2）識別召回率：指正確識別的語音幀數與實際存在的語音幀數的比值，反映了語音識別系統的完整性。（3）識別F1值：是識別準確率和召回率的調和平均值，綜合反映了語音識別系統的功能。（4）合成自然度：指合成語音的流暢性、連貫性和可理解性，通常通過主觀評價進行評測。（5）合成音質：指合成語音的音質優劣，包括音色、音調、音量等方面，通常通過主觀評價進行評測。8.2評測方法語音識別與合成的評測方法主要包括以下幾種：（1）主觀評價：通過專家或用戶對語音識別與合成結果進行主觀評分，評價系統的功能。主觀評價具有較高的可靠性，但耗時較長，成本較高。（2）客觀評價：基于語音信號處理和機器學習技術，設計相應的評價指標，對語音識別與合成結果進行量化評價。客觀評價具有較高的效率，但評價指標的選取和權重設置可能影響評價結果的準確性。（3）交叉驗證：將數據集分為訓練集和測試集，使用訓練集訓練模型，然后在測試集上評價模型的功能。通過多次交叉驗證，可以減少數據集劃分對評價結果的影響。（4）對比實驗：將待評測系統與其他已知功能的系統進行對比，以評估其功能優劣。對比實驗可以直觀地展示系統的競爭力，但需要選取合適的對比系統。8.3評測工具與平臺語音識別與合成的評測工具與平臺主要包括以下幾種：（1）開源評測工具：如開源語音識別評測工具Kaldi，提供了豐富的評測指標和算法，適用于多種語音識別任務。（2）商業化評測工具：如iFLYTEK語音評測工具，提供了完整的語音識別與合成評測解決方案，包括評測指標、算法和可視化界面等。（3）云服務平臺：如百度語音識別云服務、騰訊云語音識別等，提供了在線語音識別與合成評測服務，用戶可便捷地進行評測。（4）自定義評測平臺：根據實際需求，開發專用的語音識別與合成評測平臺，實現自定義的評測指標和算法。選擇合適的評測工具與平臺，有助于客觀、公正地評價語音識別與合成系統的功能。在實際應用中，可根據任務需求和資源條件，選取合適的評測方案。第九章語音識別與合成前沿技術9.1端到端語音識別端到端語音識別是近年來語音識別領域的研究熱點。相較于傳統的基于聲學模型、和解碼器三部分的語音識別系統，端到端語音識別將聲學與語言處理融合在一個神經網絡模型中，簡化了系統結構，提高了識別準確率。目前端到端語音識別方法主要包括深度神經網絡（DNN）、卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）和Transformer等。9.1.1深度神經網絡（DNN）深度神經網絡是一種多層的神經網絡結構，通過逐層學習，自動提取輸入數據的特征。在端到端語音識別中，DNN可以直接將聲學特征映射為文本，實現了端到端的識別。9.1.2卷積神經網絡（CNN）卷積神經網絡具有局部感知、權值共享和參數較少等特點，使其在處理時序數據時具有優勢。在端到端語音識別中，CNN可以有效地提取聲學特征，降低識別誤差。9.1.3循環神經網絡（RNN）循環神經網絡具有對時間序列數據建模的能力，使其在語音識別領域具有廣泛應用。在端到端語音識別中，RNN可以有效地利用歷史信息，提高識別準確率。9.1.4TransformerTransformer是一種基于自注意力機制的深度神經網絡模型，其在自然語言處理領域取得了顯著成果。研究者將Transformer應用于語音識別任務，取得了較好的效果。9.2零樣本語音合成零樣本語音合成是指在不具備任何訓練樣本的情況下，合成出高質量的語音。相較于傳統語音合成方法，零樣本語音合成具有更廣泛的應用場景，如個性化語音合成、情感語音合成等。目前零樣本語音合成方法主要包括基于深度模型的方法和基于樣本的方法。9.2.1基于深度模型的方法基于深度模型的方法通過學習大量語音樣本的分布，新的語音樣本。這類方法主要包括變分自編碼器（VAE）和對抗網絡（GAN）等。9.2.2基于樣本的方法基于樣本的方法通過具有特定屬性的樣本，實現零樣本語音合成。這類方法主要包括樣本復制和樣本重組等。9.3跨語種語音識別與合成跨語種語音識別與合成是指在不依賴特定語種訓練樣本的情況下，實現不同語種之間的語音識別與合成。這對于全球化背景下的語音技術應用具有重要意義。目前跨語種語音識別與合成方法主要包括以下幾種：9.3.1多語種共享模型多語種共享模型通過訓練一個統一的，實現不同語種的識別與合成。這類方法可以減少