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日语TTS发音导向强化学习：Kana域ASR奖励
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AI 综述
该研究面向日语 TTS 的发音优化，提出以强化学习进行后训练。日语存在同一正字法字形对应多种读音的问题，直接使用正字法 CER 作为奖励会使不同 kanji 读音坍缩为同一字形，无法区分发音差异。为此，研究提出 Kana-CER：先用 kana 转写 ASR 模型对合成语音进行转写，再与参考读音计算 CER，以此作为发音奖励，替代正字法 CER。目前报道仅给出方法思路，未披露实验数据、基线对比或代码开源情况。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv · Audio and Speech面向日语 TTS 发音优化的强化学习：用 Kana 域 ASR 奖励替代正字法 CER
该研究提出 Kana-CER，用 kana 转写 ASR 模型与参考读音计算 CER，作为日语 TTS 强化学习后训练的发音奖励，以解决正字法 CER 下不同 kanji 读音坍缩为同一字形的问题。
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