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Cross-modal Knowledge Transfer Learning for Automatic Speech Recognition Based on Optimal Transport Graph Matching
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于最佳运输的图匹配方法（GM-OT），旨在解决从预训练语言模型向声学特征学习转移语言知识时的对齐挑战。该方法通过将语言和声学序列建模为结构化图，提升了知识迁移效率，显著提高了自动语音识别模型的性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于最佳运输的图匹配方法（GM-OT），旨在解决从预训练语言模型向声学特征学习转移语言知识时的对齐挑战。
- GM-OT方法通过将语言和声学序列建模为结构化图，提升了知识迁移的效率。
- 该方法显著提高了自动语音识别模型的性能，展示了其有效性和潜在影响。
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