Self-Supervised Syllable Discovery Based on Speaker Disentanglement
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内容提要
本研究提出了一种新的自监督微调方法,旨在从发音单元中分离说话者信息。该方法通过数据增强和帧级训练,在音节分段和质量度量上超越了现有技术,展示了无文本模型在音节组织中的有效性。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的自监督微调方法,旨在从发音单元中分离说话者信息。
- 该方法通过引入说话者扰动的数据增强手段,提升了音节分段的效果。
- 采用帧级训练目标,该方法在音节单位质量度量上超越了当前最先进的方法。
- 研究展示了无文本模型在音节组织中的有效性。
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