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【AIGC核心技术剖析】基于大规模弱监督的鲁棒语音识别【附源码】

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论文研究了语音处理系统的能力，该系统只是为了预测互联网上的大量音频成绩单而训练的。当扩展到 680,000 小时的多语言和多任务监督时，生成的模型可以很好地推广到标准基准，并且通常与先前的完全监督结果竞争，但在零镜头传输设置中无需任何微调。与人类相比，这些模型接近其准确性和稳健性。论文正在发布模型和推理代码，作为进一步研究健壮语音处理的基础。

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