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Continuous Autoregressive Models with Noise Augmentation to Avoid Error Accumulation
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内容提要
本研究提出了一种新方法，通过在训练中向输入嵌入注入随机噪声，解决了连续自回归模型在生成长序列时的误差积累问题。实验表明，该方法在音乐音频生成中显著提升了性能，为实时和交互式生成应用提供了新可能性。
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关键要点
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本研究提出了一种新方法，通过在训练中向输入嵌入注入随机噪声，解决了连续自回归模型在生成长序列时的误差积累问题。
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该方法使模型在推断时能够适应不同的误差水平，显著提升了音乐音频生成的性能。
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研究为实时和交互式生成应用提供了新的可能性，铺平了在纯自回归环境中生成连续嵌入的道路。
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