多数据源下的声学模型优化：合并与评估
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了自动语音识别（ASR）领域中由于隐私保护和语音数据量过大而导致声学模型训练困难的问题。提出了一个新范式，通过训练多个声学模型并采用基因合并算法和基于SGD的优化合并算法，显著提高了模型的效率和准确性。实验表明，所提出的方法在性能上显著超越了现有最优技术，并引入Shapley值来评估模型的贡献，有助于合理评估数据的有效性。
本研究针对自动语音识别中的隐私和数据量问题，提出通过基因合并和SGD优化训练多个模型的新方法，提高声学模型的效率和准确性。实验结果显示，该方法优于现有技术，并利用Shapley值评估模型贡献，帮助评估数据有效性。
