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端到端语音识别-01-田正坤
论文优势：（1）CTC 模型介绍（2）基础 Attention 模型（3）Encoder 模型探讨（4）软、硬 Attention 机制（5）多任务学习结构（6）Transformer 结构（7）训练技巧与个人思考论文下载链接：

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PRUNED CTC FOR MEMORY-EFFICIENT LARGEVOCABULARY ASR TRAINING
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AuK Technical Report: An Open-Source Foundational Model for Speech Generation and Editing
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DuplexOmni: Real-Time Listening, Seeing, Thinking, and Speaking for Full-Duplex Interaction
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Qwen3.8-Omni: Towards Native Omni-Modal Agents
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VIBEVOICE-ASR-STREAMING Technical Report
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RETAIL: Towards Real-world Travel Planning for Large Language Models
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DDPM与DDIM理论推导
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ESPnet3: Infrastructure for Scalable Speech and Audio Research in the Foundation Model Era
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Context Projector: Complementary Keyword and Dialogue Context Embeddings for LLM-based ASR
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Qwen3-TTS Technical Report
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CFG-Zero: Improved Classifier-Free Guidance for Flow Matching Models
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VoxCPM2 Technical Report
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VoxCPM: Tokenizer-Free TTS for Context-Aware Speech Generation and True-to-Life Voice Cloning
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OmniVoice: Towards Omnilingual Zero-Shot Text-to-Speech with Diffusion Language Models
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DiTAR: Diffusion Transformer Autoregressive Modeling for Speech Generation
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Qwen-Audio-3.0-TTS: Freely Controllable and Highly Robust Speech Synthesis with Multi-Stage Training Paradigm
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BASE TTS: Lessons from building a billion-parameter Text-to-Speech model on 100K hours of data
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Improving Large-Scale Weakly Supervised ASR by Filtering and Selection
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Phoneme-First Prediction for LLM-Based Speech Recognition
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