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使用自监督技术学习歌手身份表示
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一个框架，通过自监督学习和数据增强训练歌手身份编码器，用于歌唱相关任务。该框架在多个数据集上表现出色，并在领域外泛化方面优于其他方法。研究者还发布了代码和训练模型，以促进进一步的研究。
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关键要点
- 提出了一个框架，通过自监督学习和数据增强训练歌手身份编码器。
- 该框架适用于各种歌唱相关任务，如歌声相似性和合成。
- 在多个数据集上评估了生成的表示，重点关注领域外泛化。
- 框架在44.1 kHz下产生高质量的嵌入，优于说话人验证和wav2vec 2.0预训练基线。
- 研究者发布了代码和训练模型，以促进进一步研究。
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