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NCMMSC 2026 | DiTAR+:针对自回归扩散TTS模型的双重优化

西工大ASLP@NPU提出DiTAR+,针对连续表征自回归扩散语音合成中的长语音说话人漂移和复杂文本语义幻觉问题,设计扩张上下文采样(DCS)与分层声学掩码(HAM)双重优化。DCS扩展历史感受野,HAM先语义后声学。实验显示复杂中文WER从12.478%降至9.893%,长语音WER从2.778%降至2.173%,说话人相似度提升。

NCMMSC 2026 | DiTAR+:针对自回归扩散TTS模型的双重优化

实时互动网 实时互动网 · 2026-10-12T07:02:48Z

本研究提出了一种评估框架,针对大型语言模型在商业智能应用中的语义幻觉和结构错误问题。通过对219个自然语言商业问题的基准评估,发现Exaone 3.5在简单任务中表现良好,但在复杂任务中显著退化,强调了验证事实一致性的必要性。

Fact Consistency Evaluation of Business Intelligence Text-to-SQL Generation Based on Exaone 3.5

BriefGPT - AI 论文速递 BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-04-30T00:00:00Z
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