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HuBERT：通過隱藏單位的掩蓋預測進行自監督語音表示學習
wav2vec 2.0 通過對比自監督改變了遊戲規則，但 HuBERT 提出了一個更尖銳的問題：如果我們完全跳過對比技巧，只在語音上進行 BERT 風格的掩蓋預測會怎樣？
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UniSpeech-SAT：具有說話人感知預訓練的通用語音表示學習
自監督語音模型往往能很好地學習語音內容，但把說話人身份視為事後考慮——這對ASR是可以的，但對說話人驗證、說話人分割或語音克隆是很糟糕的。
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用於語音增強和識別聯合訓練的SNRi目標訓練
語音增強和ASR的聯合訓練聽起來很簡單——只需通過去噪器反向傳播識別損失——但實踐中很混亂，因為激進的去噪往往會扭曲聲學模型所依賴的特徵
