wav转mp3格式转换器

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比较匮乏，因此使用这类母语的人往往较难通过AI获得较高的翻译质量。但XLS-R通过自监督技术对10倍的语音数据进行训练，大大改善了以前的多语言模型，尤其是小语种的处理。因此母语不同的人，比如一位说英语，一位说汉语的人，两人可以靠XLS-R在元宇宙中进行无障碍对话。XLS-R基于的是Facebook去年发布的wav2vec2.0技术。该技术通过多层卷积神经网络对语音音频进行编码，以及对产生的潜伏语音表征进行跨度遮蔽，能够建立捕捉整个序列信息的表征。这样训练出的模型，可以预测音频中被掩蔽部分的正确语音单元，同时也可以学习新的语音单元。在此基础上开发的XLS-R，不仅能够建立上下文表征，还可以捕获整个潜伏表征序列上建立的依赖关系。XLS-R共有20亿参数，它在测试的37种语言中，表现优于大多数语种先前的工作。甚至在老挝语等小语种识别上，也能低于之前的错误率。此外，XLS-R也让低资源语言与英语之间的翻译大幅改进，例如从印度尼西亚语到英语的翻译，准确性平均翻了一番。目前，XLS-R还只是一个预训练模型，为了能更好的应用于具体任务，还需要对其进行相关改进。