Speech Editing -- a Summary

随着视频制作和社交媒体的兴起，演讲编辑已经成为创作者解决音频记录中发音错误、漏字或口吃等问题的关键。本文探讨了基于文本的演讲编辑方法，通过文本转录修改音频，而不需要手动波形编辑。这些方法通过改变梅尔频谱图确保编辑后的音频与原始音频无法区分。近期的进展，如上下文感知的韵律修正和先进的注意机制，已经提高了演讲编辑的质量。本文回顾了最先进的方法，比较了关键指标，并检查了广泛使用的数据集。旨在突出正在进行的问题，激发演讲编辑方面的进一步研究和创新。

本论文探讨基于文本的语音编辑方法，通过文本转录修改音频而无需手动编辑波形，以解决视频制作和社交媒体中的语音问题。

论文提出的方案是通过改变梅尔频谱图来确保编辑后的音频与原始音频无法区分，其中包括上下文感知的韵律校正和先进的注意力机制。

论文回顾了最新的方法，比较了关键指标，并研究了广泛使用的数据集。实验设计合理，使用了开源代码和多个数据集。值得进一步研究和创新。

最近的相关研究包括《基于深度学习的语音编辑方法综述》、《文本驱动的语音编辑：现状与挑战》等。