研究人员评估了 Mamba 架构在七种南非语言中的自动语音识别 (ASR) 能力，并将其性能与 Conformer 基线进行了比较。Mamba 在准确性方面与 Conformer 相当，同时所需的计算资源更少，训练速度更快。使用 Mamba 进行多语种训练提高了性能，优于单语方法，尽管显式的语言信息并未提高领域内准确性，但确实增强了跨语料库的鲁棒性。在低资源环境下的消融研究表明，语言嵌入是有益的，它们充当特定任务的控制向量，而不是捕捉语言相似性。 AI
影响 Mamba 在高效且有效的多语种自动语音识别方面显示出潜力，尤其是在资源匮乏的语言环境中。
排序理由 学术论文，详细介绍了模型在特定语言和任务上的评估。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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