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Optimizing Speech Multi-View Feature Fusion through Conditional Computation
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内容提要
本研究提出了一种基于条件计算的特征融合框架，解决了自监督学习特征与传统频谱特征之间的冲突。该框架结合了门控网络和断开策略，提升了模型的鲁棒性和收敛速度。在MUSTC数据集上的语音翻译任务中，我们的方法与频谱模型表现相当。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于条件计算的特征融合框架，解决了自监督学习特征与传统频谱特征之间的冲突。
- 该框架结合了门控网络和断开策略，显著提升了模型的鲁棒性和收敛速度。
- 在MUSTC数据集上的语音翻译任务中，我们的方法与频谱模型表现相当。
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