北京
不依賴真實語音堆料也能在低資源語言合成上超越現(xiàn)有最強模型，這是入選 ICML 2026 的 SE-Bridge-TTS 交出的答案。該工作以合成數(shù)據(jù)擴展與偏好對齊為核心，完全繞開了傳統(tǒng)對大規(guī)模真聲采集的路徑依賴，僅利用極少量的真實語音標注即可完成自舉訓(xùn)練。在泰語、老撾語等長期缺乏高質(zhì)量語音數(shù)據(jù)的語種上，SE?Bridge?TTS 一舉刷新多項客觀與主觀評測指標，實現(xiàn)對先前 SOTA 的全面超越。研究團隊同步釋出了泰語、老撾語預(yù)訓(xùn)練權(quán)重以及專門的評估基準，為整個低資源語音合成社區(qū)補上了關(guān)鍵的基礎(chǔ)設(shè)施缺口。
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