<ul class="dashed" data-apple-notes-indent-amount="0"><li><span style="font-family: '.PingFangSC-Regular'">文章标题:</span>Emotion Rendering for Conversational Speech Synthesis with Heterogeneous Graph-Based Context Modeling</li><li><span style="font-family: '.PingFangSC-Regular'">文章地址:</span><a href="https://arxiv.org/abs/2312.11947">https://arxiv.org/abs/2312.11947</a> </li><li>AAAI 2024</li></ul> <img src="https://res.cloudinary.com/montaigne-io/image/upload/v1721793246/87A72107-E2BE-4340-9818-88ED502BCB20.png" style="background-color:initial;max-width:min(100%,2394px);max-height:min(1174px);;background-image:url(https://res.cloudinary.com/montaigne-io/image/upload/v1721793246/87A72107-E2BE-4340-9818-88ED502BCB20.png);height:auto;width:100%;object-fit:cover;background-size:cover;display:block;" width="2394" height="1174"> 这篇文章任务是情感对话语音生成,使用的方法是异构图结构,因为接触图神经网络比较少,因此这篇文章就不细读了。但这篇文章的任务是最近在做的一个方向,文章的思路和做实验的思路可以借鉴,以及该文章对对话语音数据集DailyTalk进行了情感的标注,可以使用该数据集进行一些训练。