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评估自监督语音表示对美国土著语言的应用
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究介绍了针对南美洲土著语言Quechua的ASR语料库，并评估了自监督学习模型在Quechua语和其他6种土著语言上的效果，结果表明自监督学习模型表现出了惊人的性能。
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关键要点
- 该研究介绍了针对南美洲土著语言Quechua的ASR语料库。
- 自监督学习模型在Quechua语和其他6种土著语言上的效果被评估。
- 研究表明自监督学习模型表现出了惊人的性能。
- 目前的进展主要集中在只考虑英语的单语模型上。
- 研究在ASRU 2023 ML-SUPERB挑战赛的新语言轨道上提交。
- 展示了大规模模型在现实数据上的潜在泛化能力。
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