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面向自动语音识别的音译零-shot领域适应
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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
本研究提出了一种音译零-shot领域适应（ZSDA）方法，以解决自动语音识别模型在未覆盖训练数据领域的性能下降问题。实验结果表明，该方法的词错误率比传统模型降低了9.2%，显示了音译技术的优势。
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关键要点
- 本研究提出了一种音译零-shot领域适应（ZSDA）方法。
- 该方法旨在解决自动语音识别模型在未覆盖训练数据领域的性能下降问题。
- 通过利用可获取的源语言数据来转移目标领域知识。
- 实验结果显示，该方法的词错误率比传统模型降低了9.2%。
- 音译技术在预训练标签一致性上展现出优势。
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