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单声道语音增强的脉冲结构状态空间模型
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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
本文介绍了一种新的多头状态空间架构（MH-SSM），用于处理序列数据。该架构在LibriSpeech语音识别数据集上表现出色，无需外部语言模型，实现了最先进的性能。
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关键要点
- 提出了一种新的多头状态空间架构（MH-SSM），具有特殊门控机制。
- MH-SSM可以作为多头注意力在转换器编码器中的替代品。
- MH-SSM在处理序列数据时优于传统的转换器转录器。
- 在LibriSpeech语音识别数据集上，MH-SSM显著提高了性能。
- 将MH-SSM层与转换器块结合，形成Stateformer。
- Stateformer在LibriSpeech任务中实现了最先进的性能，无需外部语言模型。
- 开发和测试集上的字错率分别为1.76％/4.37％和1.91％/4.36％。
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