一个大规模评估的语音基础模型
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。我们建立了语音处理通用性能基准（SUPERB），使用冻结的基础模型和任务专门化的轻量级预测头，证实了基础模型范式在语音处理中的潜力和我们的多任务框架的简单而有效性，具备竞争力的泛化能力。我们还进行了一系列分析，深入了解 SUPERB 和语音基准模型，包括模型内任务之间的信息流动，加权求和基准测试协议的正确性以及基准测试的统计显著性和稳健性。
我们建立了语音处理通用性能基准（SUPERB），使用冻结的基础模型和任务专门化的轻量级预测头，证实了基础模型范式在语音处理中的潜力和多任务框架的简单有效性。我们进行了分析，了解 SUPERB 和语音基准模型，包括模型内任务之间的信息流动，加权求和基准测试协议的正确性以及基准测试的统计显著性和稳健性。
