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无缝语言扩展：增强自监督模型中的多语言掌握能力
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过自我监督学习的分层表示，提出了一种优化多语种自动语音识别的新方法。实验结果表明该方法在多语种数据集上达到了最先进的性能。
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关键要点
- 提出了一种通过自我监督学习的分层表示来优化多语种自动语音识别的新方法。
- 分析了自我监督学习模型的不同层次，提取与语言相关的信息。
- 通过自注意机制引导提取特定内容的信息。
- 使用Cross-CTC在最后几层中引导模型获取更多与内容相关的信息。
- 在Common Voice和ML-SUPERB两个多语种数据集上的实验结果显示该方法达到了最先进的性能。
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