English(EN) Cross-lingual Embedding Clustering for Hierarchical Softmax in Low-Resource Multilingual Speech Recognition

新ASR方法提升低资源多语言语音识别能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-06-16 04:00

研究人员通过采用跨语言嵌入聚类来创建分层Softmax解码器，开发了一种用于低资源多语言语音识别的新方法。该技术通过更深入地评估词元相似性来改进先前的方法，从而提高多语言自动语音识别（ASR）系统的准确性，尤其是在数据有限的语言方面。在15种语言数据集上的实验验证了该方法的有效性。 AI

排序理由该集群包含一篇详细介绍多语言语音识别新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Zhengdong Yang, Qianying Liu, Sheng Li, Fei Cheng, Chenhui Chu · 2026-06-16 04:00

Cross-lingual Embedding Clustering for Hierarchical Softmax in Low-Resource Multilingual Speech Recognition

arXiv:2501.17615v2 Announce Type: replace Abstract: We present a novel approach centered on the decoding stage of Automatic Speech Recognition (ASR) that enhances multilingual performance, especially for low-resource languages. It utilizes a cross-lingual embedding clustering met…