发布医患对话长音频合成数据集
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发布医患对话长音频合成数据集
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AI 综述
Yanis Labrak 等论文作者提出面向长上下文音频推理的合成数据生成流程，并发布 8,800 段合成医生—患者对话、1.3k 小时对应音频及参考 SOAP 记录。 流程分三步：基于 persona 的对话生成、带重叠和停顿建模及房间声学处理的多说话者音频合成，以及用大语言模型生成参考 SOAP 记录，全部使用开源权重模型。基于论文摘要的评测显示，在现有开源权重系统中，级联方法仍显著优于端到端模型。
AI 根据报道生成 · 1 小时前更新
最新进展10月14日 12:00
论文提出合成医生—患者对话生成流程与长音频摘要资源报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月14日
- arXiv · cs.AI论文提出合成医生—患者对话生成流程与长音频摘要资源
研究者提出一个面向长上下文音频推理的合成数据生成流程，并发布 8,800 段合成医生—患者对话、1.3k 小时对应音频及参考 SOAP 记录。该流程包括基于 persona 的对话生成、带重叠和停顿建模的多说话者音频合成与房间声学处理，以及基于大语言模型生成参考 SOAP 记录，全部使用开源权重模型。基于论文摘要的评测显示，现有开源权重系统中，级联方法仍显著优于端到端模型。
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