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Transliterated Zero-Shot Domain Adaptation for Automatic Speech Recognition
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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领域的性能下降问题。实验结果表明，该方法相比传统模型，词错误率降低了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，旨在解决自动语音识别模型在未覆盖领域的性能下降问题。
- 该方法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，该方法相比传统的wav2vec 2.0基线模型，词错误率降低了9.2%。
- 研究表明音译技术在预训练标签一致性上具有优势。
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