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An Efficient Self-Learning Framework for Interactive Spoken Dialog Systems
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内容提要
本文提出了一种高效自学习框架，解决了传统语音识别系统在对话中适应上下文和用户反馈的不足。通过学生-教师学习和上下文感知处理，该框架显著提升了对话系统性能，实验显示词错误率降低近10%。
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关键要点
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传统语音识别系统无法适应对话中的上下文和用户反馈。
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提出了一种新的高效自学习框架，结合学生-教师学习和上下文感知处理。
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该框架通过对比自监督学习有效提升了对话系统的性能。
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实验结果显示，该框架在实际对话系统中实现了近10%的相对词错误率降低，公共合成数据上降幅达到26%。
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