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改进不需要对齐的联合语音文本表示
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了基于端到端模型训练语音模型的方法进展，通过分析共享语音文本表示的两种方法，扩展了对其理解。研究发现时长模型对语音文本对齐非常重要，有助于学习共享语音文本表示。同时，比较了单一编码器和共享编码器的激活相似性，发现共享编码器能够学习到更紧凑重叠的语音文本表示，这也是Maestro共享语音文本表示性能优异的原因之一。
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关键要点
- 本文研究了基于端到端模型训练语音模型的近期方法进展。
- 通过两种分析方法扩展了对共享语音文本表示的理解。
- 研究发现时长模型对语音文本对齐非常重要，有助于学习共享语音文本表示。
- 比较了单一编码器和共享编码器的激活相似性。
- 共享编码器能够学习到更紧凑重叠的语音文本表示。
- Maestro共享语音文本表示性能优异的原因之一是共享编码器的优势。
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