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更仔细地查看wav2vec2嵌入式的单个嵌入...
自我监督学的模型已被发现对诸如自动语音识别，说话者识别等的任务非常有效。但是，它们在言语增强系统中的效用尚未牢固确立，也许有些误解。在本文中，我们将使用SSL表示在具有挑战性的条件下用于增强单渠道语音的用途，并确定它们对增强任务的影响。我们的约束是围绕实时的实时语音增强设计的 - 模型是因果关系，并且计算足迹很小。此外，我们专注于低SNR条件，在这种情况下，这种模型难以提供良好的性能。索引术语：语音增强，WAV2VEC2，GCRN，预训练，知识蒸馏，调理
使用来自 PubMed 的词嵌入进行监督学习可以捕获有关蛋白激酶和癌症的潜在知识。
多年来，抑制导致癌症的蛋白激酶 (PK) 一直是癌症治疗的重要课题。到目前为止，FDA 批准的药物已经针对了 530 多种 PK 中的近 8%，大约 150 种蛋白激酶抑制剂 (PKI) 已经在临床试验中进行了测试。我们提出了一种基于自然语言处理和机器学习的方法来研究 PK 和癌症之间的关系，预测抑制哪些 PK 可以有效治疗某种癌症。我们的方法根据 PubMed 摘要中的单词和概念邻域将 PK 和癌症表示为具有语义意义的 100 维向量。我们使用 ClinicalTrials.gov 中有关 I-IV 期试验的信息来构建随机森林分类的训练集。我们使用历史数据的结果显示，可以提前数年准确预测 PK 与特定癌症之间的关联。我们的工具可用于预测抑制 PK 对特定癌症的相关性，并支持设计有针对性的临床试验，以发现用于癌症治疗的新型 PKI。