“自监督学习(SSL)在语音识别和合成中发挥了重要作用,使模型能够从大量未标记的音频数据中学习。与依赖于需要大量努力和资源来创建的标注数据集不同,SSL 允许开发者利用原始音频输入训练模型。这种方法减少了对标记数据的依赖,并可能导致更强大和有效的系统。
在语音识别中,SSL 技术有助于提高将口语转录为文本的准确性。例如,模型可以通过预测音频的特定部分来学习各种语音和语言特征,而无需相应的文本输出。这一学习过程使模型能够了解不同的发音、口音和现实应用中的噪声变化。因此,系统能够更好地泛化到未见的音频输入,提高语音助手、转录服务和自动客户支持等应用中的整体用户体验。
同样,在语音合成中,SSL 有助于生成更自然的声音。通过对大量未标记的语音进行训练,模型能够理解人类语音的细微差别,如语调、重音和节奏。这一学习使得生成的音频输出质量更高,能够模仿自然的人类语音模式。例如,利用 SSL 的语音合成系统在传递不同类型内容时可以产生音调的明显变化,从而使用户的体验更加吸引人。总的来说,SSL 增强了识别和合成系统的功能,同时使其在处理口语时更加高效和有效。”