FLEURS：语音通用表征的小样本学习评测
计算与语言
2022-05-26 v1 机器学习
声音
音频与语音处理
摘要
我们介绍 FLEURS，即语音通用表征的小样本学习评测（Few-shot Learning Evaluation of Universal Representations of Speech）基准。FLEURS 是一个建立在机器翻译 FLoRes-101 基准之上的 102 种语言 n 路平行语音数据集，每种语言约有 12 小时语音监督数据。FLEURS 可用于多种语音任务，包括自动语音识别（ASR）、语音语言识别（Speech LangID）、翻译与检索。本文中，我们基于 mSLAM 等多语预训练模型为这些任务提供基线。FLEURS 的目标是赋能更多语言的语音技术，并推动低资源语音理解研究。
引用
@article{arxiv.2205.12446,
title = {FLEURS: Few-shot Learning Evaluation of Universal Representations of Speech},
author = {Alexis Conneau and Min Ma and Simran Khanuja and Yu Zhang and Vera Axelrod and Siddharth Dalmia and Jason Riesa and Clara Rivera and Ankur Bapna},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.12446},
year = {2022}
}