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NADI 2026
NADI 2026
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Itgan在NADI 2026上为鲁棒的阿拉伯语ASR适配Whisper
Itgan的研究人员详细介绍了他们在NADI 2026共享任务上的系统，重点关注鲁棒、混合方言和语码转换场景下的阿拉伯语自动语音识别（ASR）。他们的方法主要利用了Whisper，并通过LoRA等参数高效微调（PEFT）技术进行适应，并在消费级GPU上进行训练。该系统取得了有竞争力的结果，包括在突尼斯语码转换ASR上14.49%的词错误率和5.38%的字符错误率，通过模型平均和ROVER投票进一步提高了性能。
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Aslema系统在NADI 2026任务中拔得头筹，使用LLM生成的突尼斯语数据
研究人员开发了一个名为Aslema的系统，用于NADI 2026共享任务，专注于突尼斯Derja语音的意图识别和槽填充。该系统证明了微调大型语言模型（LLMs）的性能远超零样本推理。通过使用LLM生成的合成话语和语音克隆来增强训练数据，Aslema在测试集上的槽填充任务中取得了最高排名，并在意图识别任务中表现强劲。该团队计划发布他们的脚本和合成数据集，以促进该领域的进一步研究。