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self-supervised models
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新研究比较了用于视觉构成分析的人类启发式模型与基础模型
研究人员探索了两种分析艺术品和照片中视觉构成的方法：一种是使用以对象为中心模型和图注意力网络的受人类启发的прием，另一种是微调基础模型。当编码器被冻结时，受人类启发的прием提供了可解释性并具有竞争力。然而，当用足够的数据进行微调时，大型自监督模型可以获得更好的结果，但会牺牲可解释性和广泛的适用性。
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新模型利用情境检测儿童导向语音
研究人员开发了一种在新方法，用于自动检测长录音中的儿童导向语音，改进了现有通常孤立处理发音且仅限于英语的技术。新方法在多语言数据集上微调了自监督模型，表明在以儿童为中心的语音上进行预训练可显著提高性能。纳入周围语音的情境信息进一步提高了分类准确性，并且即使在完整的端到端管道中应用，该模型也显示出比基于规则的基线持续改进。