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摘 要：虚拟说话人生成是人工智能领域的一个重要研究方向，旨在通过计算机生成具有逼真语音的虚拟说话人。然而，现有方法往往忽视情绪表达、生成的人脸图像面部细节缺乏真实感，限制了虚拟说话人的表现能力和交互性。为解决这一问题，提出一种基于Transformer的生成对抗网络（generative adversarial network，GAN）方法，用于生成具有不同情绪的虚拟说话人（GANLTB）。（剩余20172字）
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融合多情感的语音驱动虚拟说话人生成方法
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