AI论文导读0925：文本语音编辑模型的改进

亲爱的研究同学们，欢迎阅读今日的AI论文导读。今天我为你带来了新鲜出炉的本日AI学术论文导读，涵盖了阿拉伯语大型语言模型的本地化，机器人任务计划的生成，文本语音编辑模型的改进，内窥镜超声胰腺站点的识别等多个领域。希望这些内容能够为你的研究提供启示和帮助。如果你觉得这些内容有价值，欢迎点赞、转发，让更多的研究人员了解AI日新月异的进展和变化。

1. 【AceGPT Localizing Large Language Models in Arabic】

本文介绍了为阿拉伯语开发本地化大型语言模型（LLM）的必要性和方法论。研究提出了一种打包解决方案，包括使用阿拉伯语文本进行进一步的预训练、使用本地阿拉伯语指令和GPT-4的阿拉伯语响应进行监督微调（SFT），以及使用对本地文化和价值观敏感的奖励模型进行强化学习。通过广泛的评估，证明了所得到的LLM（AceGPT）在各种基准测试中的性能优于ChatGPT。研究还提供了一个新的基准测试数据集（ACVA）用于本地化测试。AceGPT-13B在阿拉伯文化和价值观数据集上表现最好。然而，AceGPT模型的局限性包括主要针对阿拉伯语使用者设计和训练，可能无法满足其他语言查询的需求；模型的潜在误用风险，如处理敏感信息、产生有害内容、传播错误信息或未能通过安全检查；以及评估主要依赖于开源数据和研究人员构建的数据，需要构建更全面的评估集来提高可靠性。这项研究强调了在大型语言模型中解决本地化问题的重要性，并提出了AceGPT作为解决方案，该模型不仅推动了技术发展，还为自然语言理解和生成领域的语言和文化适应性的未来发展树立了榜样。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2309.12053v2

2. 【SG-Bot. Object Rearrangement via Coarse-to-Fine Robotic Imagination on Scene Graphs】

本论文介绍了一种使用大型语言模型生成机器人任务计划的方法。该方法利用场景图作为场景表示，采用粗到细的方案，具有轻量级、实时和可控性的特点。该方法的三个阶段是观察、想象和执行，通过点云配准和占用检查进行目标场景的匹配和操作。在模拟和真实世界的实验中，该方法在重新排列准确性、成功率和场景保真度方面表现出色。与现有方法相比，该方法在物体级别的重新排列上具有更高的准确性和成功率，并且生成的场景与真实场景更相似。然而，该方法的性能受到初始场景的质量和目标场景的复杂性的影响，处理复杂的场景和大规模物体集合时可能遇到计算和规划的挑战，实时性可能受到硬件和环境条件的限制。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2309.12188v1

3. 【JobRecoGPT -- Explainable job recommendations using LLMs】

本文介绍了一种使用大型语言模型生成机器人任务计划的方法，称为Progprompt。该方法利用场景图作为场景表示，采用粗到细的方案，具有轻量级、实时和可控性的特点。Progprompt的三个阶段是观察、想象和执行，通过点云配准和占用检查进行目标场景的匹配和操作。在模拟和真实世界的实验中，Progprompt在重新排列准确性、成功率和场景保真度方面表现出色。与现有方法相比，Progprompt在物体级别的重新排列上具有更高的准确性和成功率，并且生成的场景与真实场景更相似。然而，Progprompt的性能受到初始场景的质量和目标场景的复杂性的影响，处理复杂的场景和大规模物体集合时可能遇到困难，执行阶段可能受到传感器噪声和执行器精度的限制。综上所述，Progprompt为机器人任务计划提供了一种新的方法，具有潜在的应用前景。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2309.11805v1

4. 【FluentEditor. Text-based Speech Editing by Considering Acoustic and Prosody Consistency】

本论文介绍了一种名为FluentEditor的文本语音编辑模型，通过引入声学一致性和韵律一致性的训练准则，提高了编辑语音的声学和韵律一致性。声学一致性损失（LAC）用于计算边界处的方差是否接近真实连接点的方差，而韵律一致性损失（LP C）则确保编辑区域内合成音频的高级韵律特征与原始话语的整体风格一致。在VCTK数据集上的客观和主观实验结果表明，引入LAC和LP C可以获得更好的结果，并确保编辑后的语音具有一致的韵律。未来的工作可以考虑多尺度一致性，并进一步改进FluentEditor的架构。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2309.11725v2

5. 【Emotion-Aware Prosodic Phrasing for Expressive Text-to-Speech】

本论文介绍了一种名为FluentEditor的文本语音编辑模型，通过引入声学一致性和韵律一致性的训练准则，提高了编辑语音的声学和韵律一致性。声学一致性损失（LAC）用于计算边界处的方差是否接近真实连接点的方差，而韵律一致性损失（LP C）则确保编辑区域内合成音频的高级韵律特征与原始话语的整体风格一致。在VCTK数据集上的客观和主观实验结果表明，引入LAC和LP C可以获得更好的结果，并确保编辑后的语音具有一致的韵律。未来的工作可以考虑多尺度一致性，并进一步改进FluentEditor的架构。摘要中提到的FluentEditor模型通过考虑声学和韵律一致性的训练准则，提高了编辑语音的声学和韵律一致性。在VCTK数据集上的实验结果表明，FluentEditor在自然度和流畅度方面优于其他先进的文本语音编辑模型。这项研究的主要贡献是提出了一种新颖的文本语音编辑方案，并引入了声学和韵律一致性损失，以实现自然和流畅的语音编辑。未来的研究可以考虑多尺度一致性，并进一步改进FluentEditor的架构。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2309.11724v1

6. 【A Comprehensive Study of PAPR Reduction Techniques for Deep Joint Source Channel Coding in OFDM Systems】

本论文介绍了一种名为FluentEditor的文本语音编辑模型，通过引入声学一致性和韵律一致性的训练准则，提高了编辑语音的声学和韵律一致性。声学一致性损失（LAC）用于计算边界处的方差是否接近真实连接点的方差，而韵律一致性损失（LP C）则确保编辑区域中合成音频的高级韵律特征与原始话语的整体风格一致。在VCTK数据集上的客观和主观实验结果表明，引入LAC和LP C可以获得更好的结果，并确保编辑后的语音具有一致的韵律。未来的工作可以考虑多尺度一致性，并进一步改进FluentEditor的架构。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2309.11803v1

7. 【Automatic Endoscopic Ultrasound Station Recognition with Limited Data】

本研究旨在构建一个计算机辅助诊断（CAD）系统，以帮助医生在内窥镜超声（EUS）过程中识别胰腺站点。研究使用了一个开源的标注工具，实时标注EUS过程中的胰腺站点时间戳，减少了医生的额外工作量。研究结果表明，即使在有限的数据集（其他研究的15%）上，也可以实现与最先进模型相媲美的性能。此外，研究还发现，无需预处理的模型性能仅比最佳模型低2.5%。这一结果对于实时应用CAD系统的推广具有重要意义。此外，研究还探索了不同的预处理技术，如高斯平滑、去噪和傅里叶变换，发现它们可以提高模型的性能。最佳模型是使用高斯平滑预处理的DenseNet161，其平衡准确率达到了90%。研究还使用Grad-CAM技术对模型的预测结果进行了可视化分析，结果显示模型的关注点与专家医生在EUS记录中使用的参考点一致。总之，本研究证明了使用简化的方法获取标注的EUS视频，并结合基本的深度学习技术，可以获得具有竞争力的性能。未来的研究可以进一步扩大数据集规模，提高模型的性能。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2309.11820v2

8. 【RAI4IoE. Responsible AI for Enabling the Internet of Energy】

本研究旨在构建一个计算机辅助诊断（CAD）系统，以帮助医生在内窥镜超声（EUS）过程中识别胰腺站点。研究使用了一个开源的标注工具，实时标注EUS过程中的胰腺站点时间戳，减少了医生的额外工作量。研究结果表明，即使在有限的数据集（其他研究的15%）上，也可以实现与最先进模型相媲美的性能。此外，研究还发现，无需预处理的模型性能仅比最佳模型低2.5%。这一结果对于实时应用CAD系统的推广具有重要意义。此外，研究还探索了不同的预处理技术，如高斯平滑、去噪和傅里叶变换，发现它们可以提高模型的性能。最佳模型是使用高斯平滑预处理的DenseNet161，其平衡准确率达到了90%。研究还使用Grad-CAM技术对模型的预测结果进行了可视化分析，结果显示模型的关注点与专家医生在EUS记录中使用的参考点一致。总之，本研究证明了使用简化的方法获取标注的EUS视频，并结合基本的深度学习技术，可以获得具有竞争力的性能。未来的研究可以进一步扩大数据集规模，提高模型的性能。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2309.11691v1

9. 【Stellar model calibrations with the Ai Phe binary system. Open questions about the robustness of the fit】

本研究旨在构建一个计算机辅助诊断（CAD）系统，以帮助医生在内窥镜超声（EUS）过程中识别胰腺站点。研究使用了一个开源的标注工具，实时标注EUS过程中的胰腺站点时间戳，减少了医生的额外工作量。研究还展示了即使在有限的数据集下（其他研究的15%），也可以实现与最先进结果相媲美的性能。最佳结果是使用Gaussian Smoothing预处理的DenseNet161模型，达到了90%的平衡准确率。此外，研究还展示了无需预处理的模型的准确率仅比最佳模型低2.5%。研究结果表明，简化的方法可以获得标注的EUS视频，并使用小型数据集结合基本的深度学习技术，可以获得竞争性的性能。研究结果对于实时应用CAD的推广具有重要意义，因为无需复杂的预处理步骤，可以提高CAD系统在实时EUS过程中的推理速度。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2309.11837v1

10. 【Rethinking the Evaluating Framework for Natural Language Understanding in AI Systems. Language Acquisition as a Core for Future Metrics】

本研究旨在构建一个计算机辅助诊断（CAD）系统，以帮助医生在内窥镜超声（EUS）过程中识别胰腺站点。研究使用了一个开源的标注工具，实时标注EUS过程中的胰腺站点时间戳，减少了医生的额外工作量。研究结果表明，即使在有限的数据集（其他研究的15%）上，也可以实现与最先进模型相媲美的性能。此外，研究还发现，无需预处理的模型性能仅比最佳模型低2.5%。这一结果对于实时应用CAD系统的推广具有重要意义。此外，研究还探索了不同的预处理技术，如高斯平滑、去噪和傅里叶变换，发现它们可以提高模型的性能。最佳模型是使用高斯平滑预处理的DenseNet161，其平衡准确率达到了90%。研究还使用Grad-CAM技术对模型的预测结果进行了可视化分析，结果显示模型的关注点与专家医生在EUS记录中使用的参考点一致。总之，本研究证明了使用简化的方法获取标注的EUS视频，并结合基本的深度学习技术，可以获得具有竞争力的性能。未来的研究可以进一步扩大数据集规模，提高模型的性能。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2309.11981v2

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