“蒙古语语料库中语音多样性匮乏,虽然花费人力和经费收集数据在一定程度上能够增加语音的数量,但整个过程需要耗费大量的时间。数据增广能够解决这种数据匮乏问题,但数据增广模型的训练数据包含的环境噪声无法控制,导致增广语音中存在背景噪声。本文提出一种TTS和语音增强相结合的语音数据增广方法,以语音的频谱图为基础,从频域和时域两个维度进行语音增强。通过多组实验证明,蒙古语增广语音的合格率达到70%,增广语音的CBAK和COVL分别下降了0.66和0.81,WER和SER下降了2.75%和2.05%。”