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Hanwen Liu
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HyDRA 网络融合 CNN、Transformer 和 Mamba 以实现高级 RFFI
研究人员开发了 HyDRA，这是一种新颖的混合双模网络，专为射频指纹识别 (RFFI) 设计。该架构集成了优化的变分模态分解 (VMD) 与卷积神经网络 (CNN)、Transformer 和 Mamba 组件的组合。HyDRA 能够支持闭集和开集分类任务，在闭集场景中展现出最先进的准确性，并在识别未经授权的设备方面表现出强大的性能。该系统已部署在 NVIDIA Jetson Xavier NX 上，实现了毫秒级推理速度和低功耗，使其…
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新的TTS模型实现更低延迟和改进的语音-文本对齐 · 跟踪4个来源
研究人员开发了改进文本到语音（TTS）系统的新方法，重点在于实现更低的延迟以及更好的文本与语音之间的对齐。CTC-TTS 利用基于CTC的对齐器和双词交错策略，在流式合成方面优于传统方法。StreamAlign 通过结合字符级RNN-Transducer 对齐和词级ASR引导，实现了实时流式分词，显著降低了延迟。TontaubeV1 采用分层编解码器建模方法和有界上下文，分离语义和声学流，在实现高效的消费者GPU流式推理的同时，保持了自然的韵律。