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少即是多：准确无需 Web 规模数据的语音识别和翻译
最新的语音识别和翻译技术依赖于数十万小时的互联网语音数据。我们认为即使不依赖于互联网规模的数据，也可以达到最先进的准确性。Canary - 多语言 ASR 和语音翻译模型在英语、法语、西班牙语和德语等语言上优于当前最先进的模型 - Whis
PDF4 days ago
优化端到端自动语音识别的字节级表示
我们提出了一种对字节级表示进行优化的新方法，通过使用自编码器和向量量化，在自动语音识别中实现更好的准确性。
PDF18 days ago
ML-SUPERB 2.0：跨模型约束、语言和数据集进行多语言语音模型基准测试
ML-SUPERB~2.0 是一个新的基准系统，用于评估预训练的自监督学习和监督语音模型在下游模型、微调设置和高效模型适应方法方面的性能，它发现了 ML-SUPERB 设置的性能改进，但性能取决于下游模型设计，并且在语言和数据集之间存在大的
PDF20 days ago
利用语音识别能力激发大型语言模型
通过直接添加小型音频编码器，扩展大型语言模型的能力，实现与其文本版本相同的自动语音识别系统，并在 Multilingual LibriSpeech 上的实验证明，即使在 LLM 被冻结或者音频编码器使用几乎 1 秒的步幅生成更少嵌入时，多语
PDFa year ago
学习 ASR 路径：一种稀疏多语言 ASR 模型
该论文提出了一种稀疏的多语言自动语音识别模型（ASR pathways），其激活特定于语言的子网络（“路径”），从而显式地学习每种语言的参数，具有更好的性能表现。
PDF2 years ago