English(EN) Progressive Refinement: An Iterative Pseudo-Labeling Approach for Mandarin-English Code-Switching ASR

新的ASR方法通过伪标签解决普通话-英语混合语问题

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] · 2026-07-06 15:39

研究人员开发了一种新颖的迭代伪标签技术，以改进普通话-英语混合语的自动语音识别（ASR）。该方法利用大量未标记数据集创建半监督训练数据，然后用于两阶段双语模型训练过程。迭代精炼提高了模型处理复杂语言交替的能力，从而显著降低了基准数据集上的混合错误率（MER）。 AI

影响这项研究可能带来更准确的多语言用户语音识别系统，提高语音技术的可访问性和可用性。

排序理由该集群包含一篇详细介绍ASR新方法的学术论文。

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报道来源 [2]

arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Qu Yang, Cakra Wardhana, Tim Ng · 2026-07-07 04:00

Progressive Refinement: An Iterative Pseudo-Labeling Approach for Mandarin-English Code-Switching ASR

arXiv:2607.05224v1 Announce Type: new Abstract: Code-switching (CS), alternating languages within the same utterance, poses significant challenges for automatic speech recognition (ASR) due to limited CS training data. This paper applies an iterative pseudo-labeling training appr…
arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Tim Ng · 2026-07-06 15:39

渐进式精炼：一种用于普通话-英语代码转换语音识别的迭代伪标签方法

Code-switching (CS), alternating languages within the same utterance, poses significant challenges for automatic speech recognition (ASR) due to limited CS training data. This paper applies an iterative pseudo-labeling training approach to CS-ASR for the first time, demonstrating…