批处理大小对比自我监督语音表示学习的影响
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。研究表明，在语音领域中，基于批量大小进行的基础模型预训练可显著提高模型质量，但需注意稳定性和有效性的界限，同时需要关注批量大小和迭代次数两个因素对预训练模型质量的影响，此研究对于选取有效的训练条件以及在自监督学习中以固定数据量进行基准测试提供了指导。
研究人员通过使用大型、多样化的未标记数据集，采用预训练、自我训练和模型规模扩大的方法，在自动语音识别（ASR）任务中取得了令人瞩目的结果。他们发现，通过微调一个80亿参数的预训练模型，仅使用3%的标记数据即可达到最先进性能，并且完整的训练集可以进一步提高性能。此外，预训练和自我训练模型在多个下游任务中具有通用收益，并在非ASR任务中取得了最先进结果。
