低资源语言自动语音识别的多阶段微调策略

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内容提要

本文提出了一种多阶段微调策略,利用OpenAI的Whisper模型提升低资源语言的自动语音识别性能。在Malasar语言上实现了51.9%的词错误率,经过后处理降低至47.3%。

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关键要点

  • 提出了一种多阶段微调策略
  • 利用OpenAI的Whisper模型提升低资源语言的自动语音识别性能
  • 在Malasar语言上实现了51.9%的词错误率
  • 经过后处理降低至47.3%
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