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noisy teacher-student ensemble
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差分隐私适配器用于参数高效声学建模
通过噪声教师学生模型和残余适配器的引入,本研究提出了一种参数高效的解决方案,实现跨语言语音分类器的差分隐私保护,通过在训练之前进行一次性预训练,将模型的参数数量减少了 97.5%,并且只有 4% 的性能下降。
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