语音基础模型在可穿戴传感器数据的时间序列任务中的泛化能力
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内容提要
本文探讨了语音基础模型在可穿戴传感器时间序列任务中的应用，显示其在情绪分类、心律失常检测和活动分类等方面优于传统自监督模型。研究表明，语音模型的卷积特征编码器对可穿戴传感器应用至关重要，提出的方法在数据稀缺的时间序列任务中显著提升了性能，推动了语音与传感器模态的融合发展。
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关键要点
- 本文探讨了语音基础模型在可穿戴传感器时间序列任务中的应用。
- 语音模型在情绪分类、心律失常检测和活动分类等任务中优于传统自监督模型。
- 研究表明，语音模型的卷积特征编码器对可穿戴传感器应用至关重要。
- 提出的方法在数据稀缺的时间序列任务中显著提升了性能。
- 该研究推动了语音与传感器模态的融合发展。
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