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以交通视角再审视深度语音文本检索
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种基于小批量学习匹配框架的音频-文本检索方法，能够学习丰富、表达力强的联合嵌入空间，并在多个数据集上取得了最先进的性能。该方法还能够弥补音频和文本嵌入之间的模态差距，并在零样本声音事件检测任务中超越了其他方法。
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关键要点
- 提出了一种基于小批量学习匹配框架的音频-文本检索方法。
- 该方法使用小批量子采样和马氏增强的地面度量系列。
- 采用部分最优传输来应对训练数据中的错位数据对。
- 在多个数据集上取得了最先进的性能，学习了丰富、表达力强的联合嵌入空间。
- 能够弥补音频和文本嵌入之间的模态差距。
- 在ESC-50数据集的零样本声音事件检测任务中超越了三元组和对比损失方法。
- 在音频数据集AudioCaps上，m-LTM策略表现出更大的噪声容忍度。
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