本文探讨了深度学习在语音到文本翻译中的应用，重点研究了端到端架构和CTC损失函数的影响。预训练模型显著提升了翻译性能，实验结果表明其在多个数据集上超越了现有系统。此外，提出了基于CTC的动态音频信号压缩方法和流式多语言模型，优化了翻译质量和效率。

CTC-GMM：用于快速准确流式语音翻译的CTC引导模态匹配
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本文介绍了一种基于决策树和GMM的无监督词级韵律标记方法，提升了TTS系统的自然度和可控性。研究比较了多语言神经TTS系统的表示方法，发现单一表示效果更佳。同时，探讨了不同预训练语言模型对TTS任务的影响，提出了DPP-TTS和BASE TTS模型，显著提高了语音的自然度和多样性。这些研究对低资源语言的TTS模型构建具有重要意义。

基于单词的跨语言TTS系统语调模型
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该研究解决了关键点提取中评分可解释性不足的问题，提出了一种新的框架来同时精炼和表征关键点的可解释评分。通过应用修改的鲁棒高斯混合模型，该方法显著提高了关键点的重复性和在同质性、高度和多视角姿态恢复任务中的性能。

GMM-IKRS：用于可解释关键点精炼和评分的高斯混合模型
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提出了一种基于变分自编码器的模型，该模型以贝叶斯高斯混合模型为基础，在处理表格数据时能够更准确地表示潜在数据分布，同时具有更灵活的特性和更好的性能。

一个改进的表格数据生成器与 VAE-GMM 集成
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本期投稿 冷静 肖楠 魏太云 谢益辉 统计学家在其他领域大放异彩已经不是什么新鲜事，最近公布的三位诺贝尔经济学奖获得者之一，Lars Hansen，就是

COS每周精选:Simply Statistics为你解释GMM
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