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申请/专利权人：中国科学技术大学
摘要：本发明提供了一种基于跨语种自训练的多语种模型训练方法，所述方法包括先在某个高资源语种的有标注数据上训练声学音素分类器作为目标网络，然后训练主网络来逼近所述声学音素分类器在多语种上的表征；具体包括：获取目标网络；训练主网络；将训练好的主网络迁移至目标语种自动语音识别模型。
主权项：1.一种基于跨语种自训练的多语种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括先在某个高资源语种的有标注数据上训练声学音素分类器作为目标网络，然后在多语种无标注数据上训练主网络来逼近所述声学音素分类器在多语种上的表征；具体包括：获取目标网络；训练主网络，其中，所述训练主网络包括：获取目标网络表征，在输入多语种数据时，使用多视角数据增强对数据进行扰动；获取主网络表征，输入多语种数据时，使用多视角数据增强对数据进行扰动；模型参数滑动平均；将训练好的主网络迁移至目标语种自动语音识别模型。
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权利要求：
百度查询： 中国科学技术大学 基于跨语种自训练的多语种模型训练方法
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