研究人员开发了 Speech-FT，一个新颖的两阶段微调框架，旨在改进语音表示模型。该方法旨在提高特定任务的性能，同时不牺牲模型跨不同任务的泛化能力。Speech-FT 首先减少微调过程中的表示漂移，然后与原始预训练模型进行插值以恢复泛化能力。实验表明，在 SUPERB 基准测试上取得了显著的改进，在各种微调场景中优于现有方法。 AI
影响 提供了一种改进语音模型性能和泛化能力的方法，可能使语音识别和说话人识别等下游应用受益。
排序理由 这是一篇详细介绍语音表示模型新框架的研究论文。
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arXiv:2502.12672v4 Announce Type: replace Abstract: Fine-tuning speech representation models can enhance performance on specific tasks but often compromises their cross-task generalization ability. This degradation is often caused by excessive changes in the representations, maki…