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面向效率的自监督语音表示学习方法
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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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关键要点
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研究了自监督语音表示作为特征变换的损失函数在语音增强中的应用。
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与嘈杂音频语言匹配的模型性能更好。
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增强系统可能仅适用于特定语言，无法泛化到其他语言。
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自监督表示的训练语言对性能影响不大。
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特定语言的训练数据量对性能有很大影响。
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