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CFASL：组合因子对齐的对称学习用于变分自动编码器的解缠
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种分解的分层变分自动编码器，能够无监督地学习序列数据的分离和可解释的表征。该模型在转换说话人或语言内容以及说话人验证和自动语音识别任务中优于基线模型。
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关键要点
- 提出了一种分解的分层变分自动编码器。
- 该模型能够无监督地学习序列数据的分离和可解释的表征。
- 模型基于多尺度信息的分层结构，针对不同潜变量集合实现序列依赖先验和序列无关先验。
- 通过实验表明，该模型能够转换说话人或语言内容。
- 在说话人验证和自动语音识别任务中，该模型优于基线模型。
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