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新型神经说话人分割模型在低资源尼泊尔-印地语语音上表现优异
研究人员开发了一种新的说话人分割方法，即在音频录音中识别谁在何时说话，特别针对尼泊尔-印地语等低资源语言。他们使用了一个包含英语、多样化说话人录音以及新收集的尼泊尔语和印地语音频的多语言数据集，训练了两种神经网络架构：EEND-EDA 和 DiaPer。利用基于 Perceiver 的吸引子（attractors）的 DiaPer 模型表现出卓越的性能，在尼泊尔-印地语测试集上实现了比 EEND-EDA 模型显著更低的说话人分割错误率…
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新框架将口语尼泊尔语翻译成情感条件化手语头像
研究人员开发了 NEST-V1，一个新颖的多模态框架，用于将口语尼泊尔语翻译成情感条件化手语头像。这项试点研究侧重于三种情感状态下的四个常用尼泊尔语单词，证明了生成富有表现力的手语头像的可行性。该系统利用共享声学编码器同时进行自动语音识别和情感分类，在保持适合边缘部署的参数效率的同时，实现了高精度。