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自监督自适应多语言语音模型的预训练用于语言和方言识别
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究者提出了自监督自适应预训练（SAPT）来解决预训练语音模型领域不匹配的问题。实验证明，SAPT在FLEURS基准测试中提高了XLSR的性能，尤其是对于少数语言，增益高达40.1%。同时，在少样本学习设置中应用SAPT也提高了XLSR的样本效率。通过自监督实现持续自适应可以提升多语言语音模型的下游性能。
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关键要点
- 研究者提出自监督自适应预训练（SAPT）以解决预训练语音模型领域不匹配的问题。
- SAPT在FLEURS基准测试中显著提高了XLSR的性能，尤其是对少数语言的增益高达40.1%。
- 在少样本学习设置中应用SAPT也提高了XLSR的样本效率。
- 通过自监督实现持续自适应可以提升多语言语音模型的下游性能。
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