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English(EN) Dissecting Sensitivity to Training Language in Self-Supervised Speech Learning Using Neural Audio Codec Tokens

语音学习模型在预训练中表现出语言依赖性，而非编解码器依赖性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新的研究论文探讨了使用神经音频编解码器令牌的自监督学习（SSL）模型的语言敏感性。研究发现，虽然这些基于编解码器的SSL模型的性能不受用于训练神经音频编解码器本身的语言的显著影响，但它高度依赖于用于SSL预训练的语言。这表明单个神经音频编解码器可以有效地跨不同语言重复使用，但将SSL预训练语言与目标语言对齐对于获得最佳结果至关重要。 AI

排序理由 分析自监督语音学习特定方面的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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语音学习模型在预训练中表现出语言依赖性，而非编解码器依赖性

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Daigo Takizawa, Tomohiko Nakamura, Samuele Cornell, William Chen, Satoru Fukayama, Shinji Watanabe ·

    使用神经音频编解码器令牌剖析自监督语音学习中对训练语言的敏感性

    arXiv:2607.26350v1 Announce Type: cross Abstract: Neural audio codecs (NACs) have become popular for obtaining speech representations as discrete tokens. Beyond compression, discrete tokens can be used to train self-supervised learning (SSL) models. Such models, referred to as co…

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