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提出了一种说话人解耦的音节标记化方法，利用分块回归从原始语音中学习语言内容标记，在音节边界检测和聚类方面达到最先进水平，并提升了语音语言模型的性能。
本文提出了一种说话人解耦的音节标记器，通过对扰动学生表示向干净教师目标进行回归，实现了最先进的音节边界检测，并在语音语言模型理解上相对于SpiRit-LM取得了7%的相对提升。