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SSHR：利用自监督层级表征进行多语言自动语音识别
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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
该研究提出了一种新方法来优化多语种自动语音识别，使用自我监督学习的分层表示提取相关信息，并使用自注意机制和Cross-CTC引导模型获取更多相关信息。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
- 该研究提出了一种新方法来优化多语种自动语音识别。
- 使用自我监督学习的分层表示提取与语言和内容相关的信息。
- 通过自注意机制引导提取特定内容的信息。
- 使用Cross-CTC在最后几层中获取更多与内容相关的信息。
- 实验结果表明该方法在Common Voice和ML-SUPERB数据集上达到了最先进的性能。
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