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Scaling Speech-Text Pre-training with Synthetic Interleaved Data
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内容提要
本研究提出了一种新方法，通过生成合成交错数据来扩展语音文本预训练，解决了传统语音语言模型在无监督数据匮乏下的扩展性问题。该方法在语音建模和口语问答任务中表现出色，标志着语音领域的重大进展。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法，通过生成合成交错数据来扩展语音文本预训练。
- 该方法解决了传统语音语言模型在无监督数据匮乏下的扩展性问题。
- 研究发现，该方法在语音建模和口语问答任务中表现出色。
- 该研究标志着语音领域的重大进展，达到了最新的最佳性能。
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