JEPA as a Neural Tokenizer: Learning Robust Speech Representations with Density Adaptive Attention
JEPA作为一种神经令牌化器：利用密度自适应注意力学习鲁棒的语音表示
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Amazon GenAI（亚马逊生成人工智能） ； James Silberrad Brown Center for Artificial Intelligence（詹姆斯·西伯拉德·布朗人工智能中心） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Northeastern University（东北大学） ； New York University（纽约大学）
AI总结 本文提出了一种结合JEPA和密度自适应注意力机制的两阶段自监督框架，用于高效学习鲁棒的语音表示，通过令牌化和高保真重建实现高效压缩。
Comments UniReps: Unifying Representations in Neural Models (NeurIPS 2025 Workshop)
