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SpMis：合成口语虚假信息检测的研究
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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
本文介绍了三种生成合成样本的方法，用于训练和评估多模态大语言模型，解决了多模态样本稀缺性问题，提高了系统性能，并促进了跨模态关系建模。实验结果表明，在理解文本和语音方面取得了进展，使用未标注的语音数据生成质量可与有转录的样本媲美的合成样本，使这些模型能够更多地应用于其他语言。
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关键要点
- 提出了三种生成合成样本的方法，用于训练和评估多模态大语言模型。
- 解决了多模态样本稀缺性问题，提高了系统性能。
- 促进了语音和文本领域的跨模态关系建模。
- 使用大型语言模型生成文本组件，文本到语音系统生成语音组件。
- 提供了一种有效的扩展模型训练数据集的方式。
- 实验结果显示在理解文本和语音方面取得了进展。
- 强调了使用未标注的语音数据生成高质量合成样本的潜力。
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