- 简介本文展示了将语音学单位进行分词的优势,这种算法将基础词汇单元合并成更大、变化率更高的单元,在自然语言处理任务中已成为标准。然而,当词汇由音素或离散声学单元(DAU)组成时,这个想法却被大多数人忽视了。由于离散语言建模技术的成功,DAU作为一种基于音频的表示方式正在发挥越来越重要的作用。本文展示了对音素单位和DAU进行分词的优势,并在三个预测任务中进行了展示:字素到音素、字素到DAU、以及使用DAU语言建模进行无监督语音生成。我们证明了分词可以在所有三个任务中显著提高性能,以及训练和推理速度。我们还提供了理论洞见,以解释观察到的优越性能。
- 图表
- 解决问题本论文旨在展示在语音处理中,对音素或离散声学单元(DAUs)进行分词处理的优势,并在三个任务中进行验证:字素到音素的转换、字素到DAUs的转换以及使用DAU语言建模的无监督语音生成。
- 关键思路本论文的关键思路是将语音处理中的分词算法应用于音素或DAUs上,并证明这种方法可以显著提高性能、训练和推理速度。
- 其它亮点本论文的实验表明,分词可以在三个任务中提高性能,包括字素到音素的转换、字素到DAUs的转换以及使用DAU语言建模的无监督语音生成。此外,论文还提供了理论洞见来解释观察到的优越性能。论文使用的数据集是公开的,可以帮助其他研究者进一步研究这个领域。
- 在最近的相关研究中,也有一些研究关注于语音处理中的分词算法。例如,标题为“基于卷积神经网络的语音分词”的论文探讨了使用卷积神经网络进行语音分词的方法。
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