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Bilevel Joint Unsupervised and Supervised Training Framework 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
本文提出了一种双层联合无监督与监督训练（BL-JUST）框架，旨在改进传统的预训练与微调策略。该方法通过同时最小化无监督与监督的损失函数，提升声学模型的通用性和任务特定性。研究表明，BL-JUST在多个数据集和架构下表现优于传统策略和半监督技术。
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关键要点
- 提出了一种双层联合无监督与监督训练（BL-JUST）框架。
- BL-JUST旨在改进传统的预训练与微调策略的不足。
- 该方法通过同时最小化无监督与监督的损失函数，提升声学模型的通用性和任务特定性。
- 研究表明，BL-JUST在多个数据集和不同架构下表现优于传统策略和半监督技术。
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