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带有噪声增强的连续自回归模型避免误差积累
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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添加随机噪声，解决了连续自回归模型在生成长序列时的误差积累问题。实验结果表明，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开辟了新方向。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法，解决了连续自回归模型在生成长序列时的误差积累问题。
- 通过在训练中向输入嵌入添加随机噪声，使模型能够适应不同的误差水平。
- 实验结果显示，该方法在音乐音频生成中显著提升了性能。
- 此工作为实时和交互式生成应用开辟了新方向。
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