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SpeakerLM 技术全解：端到端 SDR 大模型的架构设计与工程落地
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SpeakerLM 技术全解：端到端 SDR 大模型的架构设计与工程落地
发表于
2025-12-03
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更新于
2025-12-03
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深度学习
大模型
私密文章
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9
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wqt
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学校-线性代数
《线性代数》期末复习知识总结 课时一 行列式概念 核心知识点 1. 排列及逆序数 排列：由 1,2,⋯ ,n1,2,\cdots,n1,2,⋯,n 组成的有序数组，称为一个 nnn 元排列。 逆序：大数在小数前，用 τ\tauτ 表示。 逆序数：一个排列的总逆序数。 2. 行列式的定义 （1）二阶行列式 主对角线元素为：a11a_{11}a11，a22a_{22}a22；副对角线元素为：a12a_{12}a12，a21a_{21}a21 定义式：∣a11a12a21a22∣=a11a22−a12a21\begin{vmatrix}a_{11}&a_{12}\\a_{21}&a_{22}\end{vmatrix}=a_{11}a_{22}-a_{12}a_{21}∣∣∣∣∣a11a21a12a22∣∣∣∣∣=a11a22−a12a21 （2）三阶行列式 注意：每个元素都是不同行不同列。 定义式：∣a11a12a13a21a22a23a31a32a33∣=a11a22a33+a12a23a31+a13a21a32−a13a2...
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目录
1.
SpeakerLM 技术全解：端到端 SDR 大模型的架构设计与工程落地
1.1.
第一部分：为什么选择 SpeakerLM？（背景与架构）
1.1.1.
1.1 传统方案 vs. SpeakerLM
1.2.
第二部分：核心算法与工程实现
1.2.1.
2.1 独创的“灵活注册机制” (Flexible Registration)
1.2.1.1.
核心逻辑代码复现（伪代码）
1.3.
第三部分：训练与数据工程指南
1.3.1.
3.1 数据准备 (Data Preparation)
1.3.2.
3.2 两阶段训练策略 (Two-Stage Training)
1.4.
第四部分：推理与部署 (Inference)
1.5.
总结与展望
2.
论文概括
2.0.1.
论文标题：SpeakerLM：基于多模态大语言模型的端到端多功能说话人日志与识别系统
2.0.2.
1. 摘要 (Abstract)
2.0.3.
2. 核心模型架构 (Model Architecture)
2.0.4.
3. 核心创新：灵活的说话人注册机制 (The Flexible Speaker Registration Mechanism)
2.0.4.1.
三种注册模式
2.0.5.
4. Prompt 设计细节 (Prompts for LLMs)
2.0.6.
5. 训练流程 (Training Pipeline)
2.0.7.
6. 结论 (Conclusion)
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