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ATRI：通过减少数据分布错误来缓解多语音音频文本检索不一致性
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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
本研究提出了一种新方案，通过对比学习提升多语音音频文本检索的一致性和检索率，实验结果在多语言上表现优异。
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关键要点
- 本研究针对多语音音频文本检索中的不一致性问题。
- 特别关注跨语言相似性匹配的挑战。
- 进行理论分析并提出新的解决方案。
- 采用1-to-k对比学习和音频-英语共同锚对比学习。
- 提出了一种一致的多语音音频文本检索方案。
- 有效缓解数据分布错误对检索率和一致性的负面影响。
- 实验结果表明该方案在多种主流语言上表现出色。
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