人类的言论超出了信息的传递。这是一种深刻的情感交流和个人之间的联系。尽管文本到语音（TTS）模型取得了长足的进步，但它们仍然面临着控制发言中情感表达的挑战。在这项工作中，我们提出了一种新型的情感控制TTS模型，该模型可利用大型语言模型（LLMS），以实现精细的自由式自由式自然语言情感控制，以及音素增强的变化设计，使模型输出 Token 和音频 Token 并行，以增强内容的链接（Chaine of ...

在本文中，我们专注于无监督的机器阅读理解域（MRC），其中源域具有大量的标记数据，而目标域中仅可用无标记的段落。为此，我们提出了一个对抗性域适应框架（ADAMRC），其中（$ i $）伪问题首先是针对目标域中未标记的段落生成的，然后（$ ii $）将域分类器纳入MRC模型，以预测哪个域是一个给定的通道Questage-Quemestage-Quemestage-Quemestage-Quemest ...

卷积神经网络 (CNN) 具有先进的图像超分辨率 (SR)，但大多数基于 CNN 的方法仅依赖于基于像素的变换，通常会导致伪影和模糊，特别是在严重下采样（例如 8 倍或 16 倍）的情况下 ...

同时的语音翻译（Simulst）在处理部分语音输入时会逐步产生翻译。尽管大型语言模型（LLMS）在离线翻译任务中展示了强大的功能，但将其应用于模拟构成显着的挑战。现有的基于LLM的Simulst方法由于反复编码双向语音编码而产生了大量的计算开销，或者它们取决于固定的读/写策略，从而限制了效率和性能 ...

同时生成模型写入生成结果，同时阅读流输入输入，这是决策者确定适当的输出时间。现有的同时发电方法通常采用传统的编码器架构，并通过复杂的动态编程技术学习生成和决策能力。尽管LLM在文本生成方面表现出色，但他们在通过传统培训方法中扮演决策者的角色面临挑战，从而限制了他们同时发电的探索 ...

元学习已成为一种趋势技术，可以解决一些播放文本分类并实现最先进的表现。但是，现有解决方案在很大程度上依赖于词汇特征及其分布签名对培训数据的开发，同时忽略了该模型适应新任务的能力。在本文中，我们提出了一个新颖的元学习框架，该框架与对抗性域自适应网络集成在一起，旨在提高模型的自适应能力并为新类生成高质量的文本嵌入 ...

近似K最近的邻居（AKNN）搜索是一个基本且具有挑战性的问题。我们观察到，在高维空间中，几乎所有AKNN算法的时间消耗均由距离比较操作（DCO）的时间消耗。对于每个操作，它都会扫描对象的完整尺寸，因此在线性时间wrt中运行 ...

最新的轻巧图像字幕使用检索到的数据主要关注文本提示。但是，以前的作品仅将检索到的文本作为文本提示，而视觉信息仅依赖于剪辑视觉嵌入。由于这个问题，有一个限制，即提示中固有的图像描述在视觉嵌入空间中没有充分反映 ...