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audio-textual distilled ssl
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利用语义信息和音频文本蒸馏模型实现高效的自监督情绪识别
本文旨在将 HuBERT 等 self-supervised learning 的模型应用在 SER 系统中,并通过分析模型的每一层得出更好的情感识别效果,提出基于 audio-textual distilled SSL 的模型实现更为高效
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