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  1. TOOL · CL_257053 ·

    视听轮流模型在嘈杂对话中表现不佳

    研究人员评估了用于在嘈杂环境中(特别是鸡尾酒会场景)预测对话轮流的视听模型。研究发现,在干净数据上训练的模型在暴露于重叠语音和背景干扰时,性能显著下降。虽然微调提高了鲁棒性,但收益因模态和预训练数据的量而异,这凸显了音频和视觉线索在适应复杂人类互动方面的差异。