音素引导初始化提升低资源语音识别
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音素引导初始化提升低资源语音识别
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AI 综述
研究者提出一种名为“音素引导初始化”的方法，用于提升低资源场景下基于大语言模型（LLM）的语音识别性能。其做法是：先在语音转音素（S2P）任务上预训练音频编码器，在音素转字素（P2G）任务上预训练大语言模型，再把两者连接起来，在目标语音识别任务上端到端微调完整模型。 据作者称，这一方法把级联式 S2P-P2G 流程的优势引入了端到端框架。相关论文由 Ryo Magoshi 等作者发布在 arXiv cs.CL。
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最新进展10月8日 12:00
音素引导初始化：提升低资源场景下 LLM 语音识别性能报道时间线
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10月8日
- arXiv cs.CL音素引导初始化：提升低资源场景下 LLM 语音识别性能
研究者提出"音素引导初始化"方法，通过先在语音转音素（S2P）任务上预训练音频编码器、在大语言模型上预训练音素转字素（P2G）任务，再端到端微调完整模型，从而将级联式 S2P-P2G 流程的优势引入端到端框架。
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