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CoVoST2
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新的SPRI方法在数据受限情况下增强了AI模型升级
研究人员开发了一种名为SVD-Partitioned Residual Initialization (SPRI)的新方法，以改进将密集AI模型转换为更高效的专家混合（MoE）模型的过程，这项技术被称为MoE升级。该方法在处理数据有限的情况下尤其有益，因为它利用了预训练模型的结构，同时在专家之间引入了可控的多样性。SPRI在多语言语音转文本翻译任务中表现出显著的改进，优于标准的微调密集模型和以前的升级方法。
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新模型使用连续空间进行语音识别和翻译
研究人员推出了一种名为ELF-S2T的新型语音转文本系统方法，该系统在连续潜在空间而非离散文本标记中运行。该模型基于嵌入式语言流（ELF）骨干，将音频条件和流匹配去噪用于语音识别和翻译任务。在标准数据集上的实验表明其性能具有竞争力，并揭示了识别和翻译中的错误源于此连续潜在空间中相似的混淆。