BriefGPT - AI 论文速递
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将自监督语音模型与基于视觉语音模型的伪词级目标整合
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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
本文提出了一种基于半监督学习的通用语义理解框架，使用预先训练的自动语音识别和自监督语言模型进行微调。实验结果表明，该框架在语义理解方面表现良好，具有环境噪声鲁棒性，并且在训练集有限的情况下也能达到较好的效果。
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关键要点
- 提出了一种基于半监督学习的通用语义理解框架。
- 框架使用预先训练的端到端自动语音识别和自监督语言模型进行微调。
- 该框架能够从转录或未转录的语音中直接学习语义。
- 解决了ASR错误、意图预测和训练数据不足等问题。
- 实验结果显示框架在语义理解方面表现良好，能与使用Oracle文本的模型相媲美。
- 框架具有良好的环境噪声鲁棒性。
- 在训练集有限的情况下也能达到较好的效果。
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