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Sortformer：通过时间戳与标记的桥接实现说话人分离与自动语音识别的无缝整合
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原文中文，约2400字，阅读约需6分钟。
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内容提要
本研究提出了Sortformer神经模型，用于解决说话人分离中的排列问题。该模型采用了不同的训练目标，并引入了Sort Loss方法来改善排列解决能力。实验证明Sortformer在多说话人自动语音识别架构中表现出显著的性能提升。
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关键要点
- 本研究提出了Sortformer神经模型，用于解决说话人分离中的排列问题。
- Sortformer采用了不同的训练目标，并引入了Sort Loss方法来改善排列解决能力。
- 实验证明Sortformer在多说话人自动语音识别架构中表现出显著的性能提升。
- Sort Loss方法改善了说话人标记与语音标记的联系问题。
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