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面向效率的自监督语音表示学习方法

💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。

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内容提要

研究发现，使用自监督语音表示作为特征变换的损失函数，与嘈杂音频语言匹配的模型性能更好。但这可能导致增强系统仅适用于特定语言，无法泛化到其他语言。自监督表示的训练语言对性能影响不大，而特定语言的训练数据量对性能有很大影响。

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