论文：语音转换合成数据增强银行ASR

Yunus Emre Ozkose 与 Ali Haznedaroglu 发表论文，针对呼叫中心银行领域 ASR 训练数据不足的问题，对比 TTS 与 KNNVC、Seed-VC、Vec2Wav2 等语音转换方法生成的合成数据对识别性能的影响。研究以 WER 和 CER 为指标，并用语音质量模型评估，结果显示语音质量和 ASR 准确率均有显著提升，其中 Seed-VC 表现尤为突出。 作者据此称，语音转换技术可有效增强该领域的 ASR 系统。上述结论限于呼叫中心银行领域，基于真实与合成数据集的评测得出。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。