Apple Machine Learning Research
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dMel：简化的语音标记化
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
大型语言模型通过自监督预训练在自然语言处理上取得了显著进展。研究者们探索了复杂的语音标记化方法，以离散化连续语音信号。现有方法往往损失语义或声学信息。本文提出将梅尔滤波器通道离散化为强度箱（dMel），在语音识别和合成中表现优于其他方法，验证了语音与文本联合建模的有效性。
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关键要点
- 大型语言模型通过自监督预训练在自然语言处理上取得显著进展。
- 研究者探索复杂的语音标记化方法，以离散化连续语音信号。
- 现有方法可能损失语义或声学信息，导致模型复杂性增加。
- 本文提出将梅尔滤波器通道离散化为强度箱（dMel），提供简单表示。
- dMel在语音识别和合成中表现优于其他方法。
- 使用LM风格的变换器架构进行语音-文本建模，全面评估不同语音标记化方法。
- 研究结果验证了dMel在统一框架下在语音识别和合成任务中的高性能。
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