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面向低资源自动语音识别的多语言多模态模型的参数高效适应
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究通过单一声学模型进行多语言训练，以提升低资源语言的语音识别性能。在51种语言的测试中，多语言模型比单语言模型更有效，特别是对低资源语言，识别错误率平均减少20.9%至28.8%。这是首次在超过50种语言和16,000小时语音上进行的大规模研究。
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关键要点
- 研究通过单一声学模型进行多语言训练，以提升低资源语言的语音识别性能。
- 在51种语言的测试中，多语言模型比单语言模型更有效。
- 对低资源语言，识别错误率平均减少20.9%至28.8%。
- 这是首次在超过50种语言和16,000小时语音上进行的大规模研究。
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