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技能：相似度感知的语音自我监督学习知识蒸馏
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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
本文介绍了在自监督学习中，通过基于数据的单元发现在语音处理领域取得了新的进展。通过自蒸馏目标函数对预训练的HuBERT进行微调，并添加一个汇总整个句子的聚合器标记。实验结果显示，该模型在语音中画定了明确的边界，并且帧之间的表示显示出显著的音节结构。同时，提出了一个新的基准任务用于评估语音句子级表示。与先前的模型相比，该模型在无监督音节发现和学习句子级表示方面表现出色。
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关键要点
- 自监督学习在语音处理领域取得新进展。
- 通过自蒸馏目标函数微调预训练的HuBERT。
- 添加汇总整个句子的聚合器标记。
- 实验结果显示模型在语音中画定明确边界。
- 帧之间的表示显示显著音节结构。
- 提出新的基准任务“Spoken Speech ABX”用于评估语音句子级表示。
- 模型在无监督音节发现和学习句子级表示方面表现出色。
- HuBERT的自蒸馏能够产生音节组织，无需外部标签或模态。
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