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金融语音需要持续学习正则化吗？EWC 与 mini-KFAC 在财报电话会议 ASR 上的研究
Does Financial Speech Need Continual Learning Regularization? A Study of EWC and mini-KFAC on Earnings Call ASR
AI 导读
将 Whisper-small 从通用语音语料适配到 Earnings22 基准时，所有评估方法在同领域金融语音上均未出现灾难性遗忘，反而性能提升，说明任务互补性使正则化适得其反。当确需正则化时，逐层 mini-KFAC 近似比标准对角 EWC 取得更低 WER 和更稳定的优化。研究建议在施加持续学习约束前先评估任务互补性，必要时优先选用 mini-KFAC EWC。
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