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Application of Low-Rank Sparse Model Merging in Multilingual Speech Recognition and Translation
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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LoRS-Merging技术，旨在解决多语言语音转文本中的计算成本和语言干扰问题。该技术通过低秩和稀疏修剪整合不同语言模型，显著优于传统多任务训练，提升了系统的可扩展性和有效性。
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关键要点
- 本研究提出LoRS-Merging技术，旨在解决多语言语音转文本中的计算成本和语言干扰问题。
- LoRS-Merging通过低秩和稀疏修剪整合不同语言模型，显著优于传统多任务训练。
- 该技术提升了系统的可扩展性和有效性。
- 实验结果表明，LoRS-Merging具有良好的扩展性和有效性。
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