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Amdo
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数据平衡策略：重采样和增强方法的系统性调查
本文对机器学习中的数据平衡策略进行了系统性回顾，涵盖了重采样和增强技术。它将方法从 SMOTE 等基础方法归类到先进的深度生成模型和集成策略。回顾强调，最佳方法的选择高度依赖于数据集特征和评估指标，并指出了未来的研究方向，例如将基础模型适应偏斜分布。
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新的TTS框架从有限数据中合成藏语方言
研究人员开发了FMSD-TTS，一个新颖的少样本文本到语音系统，旨在为资源匮乏的藏语及其三个主要方言：卫藏语、安多语和康语生成语音。该系统利用说话人-方言融合模块和方言专用动态路由网络来准确捕捉方言差异，同时保持说话人身份。评估表明，FMSD-TTS在方言表现力和说话人相似性方面优于现有方法，并且合成语音在语音到语音方言转换任务上得到了验证。