面向低代价端到端语音自动理解
计算与语言
2022-07-04 v1 人工智能
摘要
口语理解的最新进展受益于在大型语音语料库上训练的自监督模型。对于法语，LeBenchmark 项目已提供此类模型，并在包括口语理解在内的若干任务上取得了令人印象深刻的进展。这些进展在计算时间与能耗方面有着不可忽略的代价。本文中，我们比较了几种旨在降低此类代价同时保持有竞争力性能的学习策略。实验在 MEDIA 语料库上进行，表明有可能在维持最先进性能的同时降低学习代价。
引用
@article{arxiv.2207.00349,
title = {Vers la compr\'ehension automatique de la parole bout-en-bout \`a moindre effort},
author = {Marco Naguib and François Portet and Marco Dinarelli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.00349},
year = {2022}
}
备注
Language: French; Paper accepted for publication at the French Conference TALN 2022; preliminary work for the Interspeech 2022 paper (coming soon)