层冻结对语音识别系统迁移至资源匮乏语言的影响
计算与语言
2022-10-06 v2
摘要
本文研究了在自动语音识别领域中层冻结对模型迁移效果的影响。我们在德语和瑞士德语语音数据集上基于 Mozilla 的 DeepSpeech 架构进行实验，并比较从零训练与迁移预训练模型的结果。我们比较了不同的层冻结方案，发现即使仅冻结一层也已显著改善结果。
引用
@article{arxiv.2102.04097,
title = {Effects of Layer Freezing on Transferring a Speech Recognition System to Under-resourced Languages},
author = {Onno Eberhard and Torsten Zesch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.04097},
year = {2022}
}
备注
Published at KONVENS 2021